选择numpy数组的列-Java 学习之路

我对选择NumPy数组的列感到有些困惑，因为结果与Matlab甚至NumPy矩阵不同 . 请参阅以下案例 .

在 Matlab 中，我们使用以下命令从矩阵中选择列向量 .

x = [0, 1; 2 3]
out = x(:, 1)

然后out变为 [0; 2] ，这是一个列向量 .

用 a NumPy Matrix 做同样的事情

x = np.matrix([[0, 1], [2, 3]])
out = x[:, 0]

然后输出是预期的 np.matrix([[0], [2]]) ，它是一个列向量 .

但是，如果是 NumPy array

x = np.array([[0, 1], [2, 3]])
out = x[:, 0]

输出是 np.array([0, 2]) ，它是1维，因此它不是列向量 . 我的期望是它应该是 np.array([[0], [2]]) . 我有两个问题 .

1. Why is the output from the NumPy array case different form the NumPy matrix case? This is causing a lot of confusion to me, but I think there might be some reason for this.

2. To get a column vector from a 2-Dim NumPy Array, then should I do additional things like expand_dims

x = np.array([[0, 1], [2, 3]])
    out = np.expand_dims(x[:, 0], axis = 1)

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在MATLAB中，一切都至少有2个维度 . 在较旧的MATLAB中，2d是它，现在它们可以有更多 . np.matrix 以旧的MATLAB为模型 .

当您索引3d矩阵时，MATLAB会做什么？

np.array 更为一般 . 它可以有0,1,2或更多维度 .
```
x[:, 0]
x[0, :]
```
两者都选择一列或一行，并返回一个维度较少的数组 .
```
x[:, [0]]
x[[0], :]
```
将返回具有单个维度的2d数组 .

在Octave（MATLAB克隆）中，索引会产生不一致的结果，具体取决于我选择的矩阵的哪一侧：
```
octave:7> x=ones(2,3,4);
octave:8> size(x)
ans =
   2   3   4

octave:9> size(x(1,:,:))
ans =
   1   3   4

octave:10> size(x(:,:,1))
ans =    
   2   3
```
MATLAB / Octave最后增加了尺寸，显然也很容易将它们压在那边 .

numpy 在另一个方向上订购尺寸，并可根据需要在开始时添加尺寸 . 但是在索引时挤出单个维度是一致的 .

事实上 numpy 可以有任意数量的维度，而MATLAB至少有2个是一个关键的区别，经常使MATLAB用户绊倒 . 但是，一个人的做法不仅仅是一般的原则，更多的是历史问题 .
回复于 2024-04-29T10:17:50+08:00

选择numpy数组的列

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