Python 是否可以一次性分配给numpy数组的两个不同范围（arr[a:b，c:d]）？

我的这句话来自：

试图通过使用简单数据进行测试来理解这一点：

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

我得到一个错误： 索引器错误：数组的索引太多

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但杰夫的代码是有效的。这是怎么回事？

示例中给出的数组有两个维度。它不是在一次遍历中分配给两个多个范围，而是分配给二维数组的子集

P>复制它，考虑以下片段：

>>> x = np.array([[1,2,3], [4, 5,6]])
>>> x.ndim
>>> 2 # 2 dimensional array
>>> x[0:1, 0:1] = 2 # This means 1st element of 1st dim and 1st element of 2nd dim.
>>> x
>>> array([[2, 2, 3],
    [4, 5, 6]])

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有关

numpy

中n维数组的切片，请参阅此。希望这有帮助

每个维度一个

a:b

。你的

x

是1d，所以只有一个切片。@hpaulj这很有意义，你应该把它作为一个答案！

>>> x = np.array([[1,2,3], [4, 5,6]])
>>> x.ndim
>>> 2 # 2 dimensional array
>>> x[0:1, 0:1] = 2 # This means 1st element of 1st dim and 1st element of 2nd dim.
>>> x
>>> array([[2, 2, 3],
    [4, 5, 6]])