二维numpy数组[][]与[,]索引方式差异及整列选取相关问题

核心逻辑差异 #

两种写法的执行链路完全不同：

• np_baseball[i,j] 是numpy专门设计的多维索引语法，方括号内的所有参数会一次性传入numpy的索引解析器，直接对应数组的各维度位置，原生支持多维度的切片、布尔索引、花式索引等操作，是numpy官方推荐的标准索引写法。
• np_baseball[i][j] 是Python默认的链式索引，会拆成两次独立的索引操作执行：第一步先执行np_baseball[i]得到一个子数组（二维数组取行会返回一维数组），第二步再对这个子数组执行[j]索引，全程是两个独立的一维索引动作，和numpy的多维索引机制没有关系。

你遇到的现象刚好是两种逻辑的直观体现：

• np_baseball[:,0] 解析时，numpy会同时处理两个维度的参数：:代表第一维度（行）取全部元素，0代表第二维度（列）取索引为0的元素，最终返回所有行的第0列值，也就是预期的第一列。
• np_baseball[:][0] 执行时，第一步np_baseball[:]会返回完整的原二维数组，第二步对这个完整数组做[0]索引，自然就返回了第0行的内容，和取列的预期不符。

取单个元素、整行时结果一致只是巧合：比如取[2][1]和[2,1]，第一步取到第2行的一维数组，第二步取这个一维数组的第1个元素，刚好对应原数组第2行第1列的元素；整行索引[i]本身就和[i,:]的返回结果一致，所以看不出区别。

是否可以用[][]方式取整列 #

可以实现，但完全不推荐。
唯一的实现方式是先对数组做转置，把目标列转为行之后再做第二次索引，比如取第0列可以写np_baseball.T[0]：.T是numpy数组的转置属性，转置后原数组的列会变成行，取转置后的第0行就等价于取原数组的第0列。
这种写法无论是可读性还是执行效率都远低于[:,j]的原生多维索引写法，实际开发中不要使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sulfo-ph