Python 使用range（）索引Numpy数组会引发形状不匹配错误

我是Numpy和OpenCV的新手。我觉得奇怪的是，Numpy数组只能在第一个维度上使用范围进行索引：

导入numpy >>> >>>a=numpy.zeros（（3,3），dtype=numpy.int8） >>> >>>i_范围=范围（3） >>>j_范围=范围（3） >>> >>>打印（i_范围） 范围（0,3） >>>打印（j_范围） 范围（0,3） >>>打印（a[i_范围，j_范围]） [0 0 0] >>>打印（a[0:3，0:3]） [[0 0 0] [0 0 0] [0 0 0]] >>>a[i_range，j_range]=numpy.ones（（3,3），dtype=numpy.int8） 回溯（最近一次呼叫最后一次）： 文件“”，第1行，在 ValueError:形状不匹配：形状（3,3）的值数组无法广播到形状（3，）的索引结果 >>>a[0:3,0:3]=numpy.ones（（3,3），dtype=numpy.int8） >>>a 数组（[[1,1,1]， [1, 1, 1], [1,1,1]]，dtype=int8） 使用范围索引返回长度为3的向量，使用整数索引返回3x3数组。前者在为索引数组赋值时抛出一个错误，后者工作正常

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为什么会发生这种情况？

不同之处在于，在Python3.x中，range（）生成迭代器而不是列表。在Python2.x之前，xrange（）一直使用此功能。但是，现在，只需调用range（）即可生成一个迭代器

您使用的是

range

而不是列表，这与您的错误无关

使用不同的值创建一个数组：

In [30]: a = np.arange(9).reshape(3,3)                                          
In [31]: a                                                                      
Out[31]: 
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

使用两个范围进行索引将生成1d数组，在本例中为对角线数组

In [32]: a[range(3),range(3)]                                                   
Out[32]: array([0, 4, 8])

a[[0,1,2]，[0,1,2]

也会做同样的事情。错误中的（3，）块引用此1d数组

要获得相当于

[0:3，0:3]

切片的块，必须使用相互广播的数组。一个方便的实用程序是

ix

：

In [33]: np.ix_(range(3), range(3))                                             
Out[33]: 
(array([[0],
        [1],
        [2]]), array([[0, 1, 2]]))

注意，一个数组是（3,1），另一个是（1,3）；一起广播时，它们引用（3,3）个值块：

In [34]: a[np.ix_(range(3), range(3))]                                          
Out[34]: 
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

现在我们可以为它指定一个（3,3）值数组：

In [35]: a[np.ix_(range(3), range(3))] = np.ones((3,3))                         
In [36]: a                                                                      
Out[36]: 
array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 1]])

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使用范围与列表并不是这里的问题。