关于#Numpy#的切片问题，如何解决？

import numpy as np

a =np.array([[0,1,2,3],
            [4,5,6,7],
            [8,9,10,11],
             [12,13,14,15]])

b = a[1:2,1:2]
print (b)

==》 [[5]] 

请问为什么b是二维的数组?

虽然 b 只包含一个元素，但它仍然是二维数组，因为 Numpy 中的数组始终保持其维度。
通过索引操作 a[1:2,1:2] 创建了数组 b，是在原始数组 a 的子集中选择特定的行和列。第一个 [1:2] 表示选择从索引 1（包含）到索引 2（不包含）的行，本例中即 [4, 5, 6, 7]，第三个 [1:2] 用于选择列，在本例中即 5。通过组合行和列的索引操作，得到的 b 数组是原始数组 a 的一个子集，即二维数组 [[5]]

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7797560
• 这篇博客也不错, 你可以看下Numpy维度总结(维度理解、一维二维初始化、高维向低维的转化)
• 除此之外, 这篇博客: Numpy二维数组遍历与二维数组切片后遍历效率比较中的 原因： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 楼主还暂不明确

• 您还可以看一下 梁勇老师的通过Numpy实现图像处理课程中的 任务简介与效果演示小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  问题解答：

  针对该问题，可以直接利用Numpy数组切片的方法，如下所示：

  import numpy as np
  
  b = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) # 二维数组
  a = b[:,0] # 提取第一列，即一维数组
  print(a)
  

  输出结果为：[1 4 7]

  解释说明：切片方式b[:,0]表示提取数组b中所有行的第0列数据，即提取第一列数据。之所以出现二维数组，是因为切片本身返回的是一个数组，如果只需要其中一维数据，可以使用上述方式继续切片提取即可。

  因为没有找到该问题的具体数据和问题场景，因此以上代码仅供参考，如果实际问题不符合该方案，还需具体分析具体问题。

  参考资料：

  • NumPy 官方文档，https://numpy.org/doc/stable/
  • NumPy 的 ndarray 数据类型，https://zhuanlan.zhihu.com/p/26638159
  • NumPy 教程，https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html