Python numpy多维数组元素选择：解决[:][i][j]取值不符合预期问题

正确实现代码 #

你需要的结果可以通过单括号+逗号分隔多维度索引实现：

A[:, 0, 0]

该写法会直接对三个维度分别做索引：

• 第0维（最外层）用:选取所有元素
• 第1维（中间层）用0选取每个子矩阵的第0行
• 第2维（最内层）用0选取每行的第0个元素
  最终返回的就是你需要的array([0.89565135, 0.70610822, 0.71822397])。

三种错误写法结果一致的原因 #

numpy中连续方括号A[x][y][z]是逐层递进索引，每一步都会返回一个新数组后再执行下一次索引，和单括号多维度索引逻辑完全不同，三种写法的执行过程分别如下：

• A[:][0][0]：
  1. A[:]返回完整的原3维数组，和A完全等价
  2. 接着[0]取第0维的第0个元素，返回形状为(2,3)的二维数组：[[0.89565135 0.79502322 0.89015957],[0.40303084 0.80496231 0.50278239]]
  3. 最后[0]取该二维数组的第0行，得到长度为3的一维数组
• A[0][:][0]：
  1. A[0]直接取第0维的第0个元素，返回上述形状为(2,3)的二维数组
  2. [:]返回该二维数组的完整内容，和原二维数组等价
  3. 最后[0]同样取该二维数组的第0行，结果和上一种写法完全相同
• A[0][0][:]：
  1. A[0]取第0维第0个元素，得到形状(2,3)的二维数组
  2. [0]取该二维数组的第0行，得到长度为3的一维数组
  3. [:]返回该一维数组的完整内容，结果和前两种写法一致

补充说明：连续方括号索引本质是把上一步的返回值当做新数组做普通索引，无法实现跨维度的批量选取，处理多维数组时优先使用单括号逗号分隔的索引语法，避免逻辑错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J.A