python - Python中array [0]和array [0:1]有什么区别？

我的问题可能看起来太简单了，但我很好奇为什么要在Python中使用它。

假设我们定义了一个大小为（4,3）的数组：

import numpy as np
a=np.random.randint(15,size=(4,3))

结果将如下所示：

array([[ 7,  6,  1],
       [ 5,  3,  6],
       [12, 10, 11],
       [ 1,  3,  4]])

之间的区别是什么？

a[0]

Result:
array([7, 6, 1])

和

a[0:1]

Result:
array([[7, 6, 1]])

由于它们都返回矩阵的相同部分：

7, 6, 1

我确实知道区别在于形状，因为前者的形状为（3，），而后者的尺寸为（1,3）。
但是我的问题是，为什么我们需要具有这种形状。如果您熟悉Matlab，则使用冒号指定范围会给您两行，但是在Python中，它将返回具有不同形状的相同信息。有什么意义？有什么好处？

最佳答案

原因是您可以确信array [x：y]总是返回原始数组的子数组。这样就可以在其上使用所有数组方法。说你有

map(lambda1, array[x:y])

即使y-x == 1或y-x == 0，也可以确保从array[x:y]返回一个数组，并且可以对其进行映射。想象一下，如果array[1:2]相反返回了单个项目，即array[1]。然后，以上代码的行为取决于array [1]是什么，并且可能不是您想要的。

关于python - Python中array [0]和array [0:1]有什么区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56031261/