Python 切片二维numpy阵列

我有一个形状

（2500500）

问题是,， 当我试图得到这个数组元素的形状时

padded\u train\u x[0]。shape

它输出

（500，）

，但当我以

padded\u train\u x[0:1]运行它时，

它输出

（1500）

。为什么会发生这种情况

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我试图使用keras在LSTM模型中进行预测，但我必须使用

填充列[0:1]

作为输入，而不是简单的

填充列[0]

，这是因为通过

填充列[0:1]

进行切片可以得到2d数组：

a = np.linspace(1024).reshape(64,-1)
b = a[0]
c = a[0:1]

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

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

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至于为什么会发生这种情况，让我们等一个更专业的人，不确定是否真的有原因

NumPy在切片时保留尺寸，在索引时删除尺寸。它实际上是Python的东西，列表也是如此

您可以使用

np.挤压

a = np.ones((2500, 500))

a[0].shape
(500,)

a[0:1].shape
(1, 500)

a[0:1].squeeze().shape
(500,)