Numpy中arr[:]和arr[...],arr[:,i,j] 與arr[:][i][j]的區別?

01-24

arr[:]和arr[...]是一樣的嗎?那為什麼numpy中多一個arr[...]?
arr[:,i,j] 與arr[:][i][j]這兩種寫法又有什麼區別呢?

唔，謝邀

先答最後一問吧，前兩問略超我的能力範圍……

arr[:,i,j] 與 arr[:][i][j] 這兩種寫法，額，是完全不一樣的……舉個小栗子：

不知題主懂沒有？(σ"ω")σ

回到第一問；首先是 arr[...] 這種用法我幾乎沒見過……不過單從我剛剛測試的幾組結果來看，它和 arr[:] 的用法大概是一樣的、而且微妙地比 arr[:] 要快一點

（經題主指正，這個觀點是錯誤的；事實上，「...」是多個連續「:」的一種性能頗高的替代；栗子可參見最後）
舉個小栗子：

（這其實挺毀三觀的……虧我之前一直用的都是「:」……結果「..."貌似更好……）

此外需要指出的是，arr[:] 和 arr[...] 都不是淺拷貝！！！

事實上，它們返回的都是視圖；換句話說，我認為如下兩個表達式是等價的：

x = y[:] x = y

其中 y 是一個 Numpy 數組

再看第二問，綜合我上面的回答，我只能大膽地（瞎 jb）（喂）猜測：

保留「:」是因為 Python 裡面有「:」的用法，可能比較好接受一點
「...」是 Numpy 自己弄的一個更契合 Numpy 數組的方法、所以它的表現可能更好一點

鑒於我對這部分知識也不太了解，恕不能從原理的角度去解釋了……期待有大神能夠指教一下 (σ"ω")σ

【在題主的指正下、補充幾組「:」和「...」的栗子】

這說明做切片時、最好只用一個「...」（雖然用多個也是可以的、但性能會變差），且一個「...」可以替換多個連續的「:」、且替換後的性能更好。以及似乎替換掉的連續的「:」越多、替換後的性能提升越大：

接下來看另一個栗子：

當做切片時的「:」不連續出現時，用「...」替換其中一個「:」似乎也能微妙地提升性能以上

一、這裡的arr[:]和arr[...]可以認為是一樣的。但是省略號（Ellipsis）... 在numpy里的indexing表示一個或多個冒號（ :）號。文檔里這樣說：

Ellipsis expand to the number of : objects needed to make a selection tuple of the same length as x.ndim. There may only be a single ellipsis present.

這個省略號語法上比寫多個冒號方便。關於Ellipsis，需要關心的問題可能是返回結果到底是copy還是view：實際上在numpy里，basic indexing總是返回view：

All arrays generated by basic slicing are always views of the original array.

而advanced indexing總是返回一個copy：

Advanced indexing always returns a copy of the data.

而單獨的[...]是basic indexing的方法之一。

當然，混合basic和advanced的indexing也可以，至於具體細節，可以參考 Indexing - NumPy v1.12 Manual。

二、arr[:,i,j] 與arr[:][i][j]是不一樣的。

arr[:][i][j]其實是：

tmp = arr[:] tmp = tmp[i] tmp[j]

由於tmp=arr[:] 什麼都沒做，所以其實arr[:][i][j]等價的是 arr[i,j,:]，而不是arr[:,i,j]。

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