使用列表和数组的numpy数组索引

Question

我有：

>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4]])

>>> type(l), l # list of scalers
(<type 'list'>, [0, 1])

>>> type(i), i # a numpy array
(<type 'numpy.ndarray'>, array([0, 1]))

>>> type(j), j # list of numpy arrays
(<type 'list'>, [array([0, 1]), array([0, 1])])

当我这么做的时候

^{pr2}$

我明白了

array([[1, 2],
       [3, 4]])

这意味着索引只发生在第0个轴上。在

但当我这么做的时候

>>> a[j] # Case 2, j is a list of numpy arrays

我明白了

array([1, 4])

这意味着索引发生在轴0和轴1上。在

问题1：当用于索引时，为什么在处理定标器列表和numpy数组列表时有区别？（案例1与案例2）。在案例2中，我希望看到索引只发生在轴0上

array( [[[1,2],
          [3,4]], 

        [[1,2],
         [3,4]]])

现在，当使用numpy数组代替

>>> j1 = np.array(j) # numpy array of arrays

以下结果表明索引仅沿轴0进行（如预期）

>>> a[j1] Case 3, j1 is a numpy array of numpy arrays
array([[[1, 2],
        [3, 4]],

       [[1, 2],
        [3, 4]]])

问题2：当用于索引时，为什么对numpy数组的list和numpy数组的numpy数组的处理有区别？（案例2与案例3）

Answer 1

A1:l的结构与j不同。在

l只是一维，而{}是二维的。如果您更改其中一个：

# l = [0, 1]                                 # just one dimension!
l = [[0, 1], [0, 1]]                         # two dimensions
j = [np.array([0,1]), np.array([0, 1])]      # two dimensions

他们有同样的行为。在

A2:相同，案例2和案例3的数组结构不一样。在