numpy中整数索引和切片索引混合使用时的降维问题

你还可以将整数索引与切片索引混合使用。 但是，这样做会产生比原始数组更低级别的数组。 请注意，这与MATLAB处理数组切片的方式完全不同：

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])

row_r1 = a[1, :]    
row_r2 = a[1:2, :]  
print(row_r1, row_r1.shape)  # Prints "[5 6 7 8] (4,)"
print(row_r2, row_r2.shape)  # Prints "[[5 6 7 8]] (1, 4)"

col_r1 = a[:, 1]
col_r2 = a[:, 1:2]
print(col_r1, col_r1.shape)  # Prints "[ 2  6 10] (3,)"
print(col_r2, col_r2.shape)  # Prints "[[ 2]
                             #          [ 6]
                             #          [10]] (3, 1)"

其中 row_1.shape和col_1.shape返回的结果都是一元元组，注意需要加逗号和常数3区别开。