Python 为什么需要冒号来表示矩阵的行而不是列？

我一直在从Matlab迁移到NumPy/Scipy。有一件基本的事情我不清楚

当我们有一个二维数组时，如下所示：

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]),

为了表示第一列和第一行，我们使用以下表达式

col = x[:, 0]
row = x[0, ]

因此，我们看到：不需要表示行，但：需要表示列

---

有人能解释一下原因吗？

这仅仅是因为

[，0]

在Python中是无效的语法。而

[0，]

是完全合法的。

这仅仅是因为

[0]

在Python中是无效的语法。而

[0，]

是完全合法的。

切片表示法使用元组来指示要切片的内容

：，0

是一个包含两个元素的元组；一个

切片（None，None，None）

对象（因此，从开始到结束用步骤1进行切片），以及整数0。但是，表示法

，0

无效。逗号前必须有一个表达式，不能留空

另一方面，

0，

是一个有效的元组。它只包含一个元素，即整数

0

。由于数组中有多个维度，

numpy

可以推断出您希望对其余维度使用所有元素，因此不需要给它一个

0:

（=

0，slice（None，None，None）

）元组。

切片表示法使用元组指示要切片的内容

：，0

是一个包含两个元素的元组；一个

切片（None，None，None）

对象（因此，从开始到结束用步骤1进行切片），以及整数0。但是，表示法

，0

无效。逗号前必须有一个表达式，不能留空

---

另一方面，

0，

是一个有效的元组。它只包含一个元素，即整数

0

。由于数组中有多个维度，

numpy

可以推断出您希望对其余维度使用所有元素，因此您不需要给它一个

0:

（=

0，slice（None，None，None）

）元组。

这是答案的一部分，如果不是全部的话

[，0]

确实返回了一个

语法错误

。如果Python不允许，那么

numpy.\uu getitem\uuuu

永远没有机会将其扩展到

（slice（None），0）

。这是答案的一部分，如果不是全部的话

[，0]

确实返回了一个

语法错误

。如果Python不允许，那么

numpy.\uu getitem\uuuu

永远没有机会将其扩展到

（slice（None），0）

。