[i,:] 在 Python 中是什么意思？答案

【问题标题】：What does [i,:] mean in Python?[i,:] 在 Python 中是什么意思？
【发布时间】：2019-06-25 10:58:52
【问题描述】：

所以我已经完成了我必须完成的任务的一部分。作业中只有一部分对我没有任何意义。

我正在做一个线性回归模型，根据其他人的说法，我需要在最后应用ans[i,:] = y_poly，但我从来没有得到答案。

有人可以向我解释一下[i,:] 是什么意思吗？我在网上没有找到任何解释。

【问题讨论】：

numpy 切片符号。我还没有找到一个好的副本。如果有人找到了，我已经添加了“python”标签，这样你就可以欺骗...

标签： python python-3.x numpy scikit-learn linear-regression

【解决方案1】：

我认为在这种情况下 [] 表示类对象的索引运算符，可以通过定义 getitem 方法来使用

class A:
    def __getitem__(self, key):
        pass

key 可以是任何东西。在您的情况下，“[1,:]”键是一个包含“1”和一个切片（无，无，无）的元组。如果您的类表示要通过 [] 运算符访问的多维数据，则这样的键可能很有用。其他人建议的答案可能是一个 numpy 数组：

下面是一个快速示例，说明这种多维索引如何工作：

class A:
    values = [[1,2,3,4], [4,5,6,7]]
    def __getitem__(self, key):
        i, j = key
        if isinstance(i, int):
            i = slice(i, i + 1)
        if isinstance(j, int):
            j = slice(j, j + 1)
        for row in self.values[i]:
            print(row[j])

>>>a = A()
>>>a[:,2:4]
[3, 4]
[6, 7]
>>>a[1,1]
[5]
>>>a[:, 2]
[3]
[6]

【讨论】：

【解决方案2】：

它特定于numpy 模块，用于大多数数据科学模块。

ans[i,:] = y_poly

这是将向量分配给 numpy 二维数组的切片（切片分配）。独立示例：

>>> import numpy
>>> a = numpy.array([[0,0,0],[1,1,1]])
>>> a[0,:] = [3,4,5]
>>> a
array([[3, 4, 5],
       [1, 1, 1]])

基础python中也有切片赋值，只使用一维(a[:] = [1,2,3])

【讨论】：

好的，谢谢，确实有帮助，我确实有一个 for 循环，上面写着：for i, degree in enumerate([1,3,6,9])。所以我明白了 2D 切片的用途。
虽然我也意识到我可以在没有逗号的情况下得到相同的答案 (ans[i:])。
a[0,:] 与 a[0:] 不同。第二个复制所有行中的向量。

【解决方案3】：

我猜你也在使用numpy 来操作数据（作为矩阵）？

如果基于numpy，ans[i,:] 表示选择ans 的ith“行”及其所有“列”。注意，在处理 numpy 数组时，我们应该（几乎）总是使用 [i, j] 而不是 [i][j]。如果您之前使用 Python 或 Java 来操作矩阵，这可能会违反直觉。

【讨论】：