Python 为什么是numpy'；s原点在左上角，与数学惯例不同？

当你做数学时，你有一个矩阵，通常来说，矩阵在左下角有一个原点：

在python中使用numpy时，如果有一个数组，则该数组在左上角有一个原点：

a = np.reshape(np.arange(9),(3,3))
a

>> array([[0, 1, 2],
          [3, 4, 5],
          [6, 7, 8]])

a[0,0]

这给你…0

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为什么numpy是这样的，因为numpy应该是用python进行线性运算的软件包？

您的图形不是矩阵，而是笛卡尔坐标系。正如您所说，在笛卡尔坐标系中，第一个坐标表示水平位置，第二个坐标表示垂直位置，向上移动页面意味着第二个坐标增加。位置

（0，0）

位于许多图形的左下角，但它可以调整到任何位置，因为每个坐标都可能是负数

然而，在传统矩阵中，第一个坐标是行或垂直位置，第二个坐标是列或水平位置。向上一页意味着第一个坐标的减少。位置

（1，1）

是任何矩阵的左上角，因为每个坐标必须是正整数。以下是维基百科的图片：

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Numpy遵循矩阵约定，尤其是在其打印中，而不是笛卡尔约定。（为了让它更令人困惑，还有一个额外的常用惯例，用于图形，但我将在这里跳过。）

不，这不是数学中矩阵的惯例。矩阵甚至没有“原点”。将矩阵和坐标平面（象限）混合在一起。打印

a

时，会看到数组、行和列的字符串表示，就像表格一样。二维数组实际上没有“左上角”、“右下角”等属性。我喜欢它。谢谢