matrix与array索引表示的含义

最新推荐文章于 2021-02-20 09:09:53 发布

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本文探讨了矩阵和数组的索引表示法，通过具体示例解析了如何正确使用索引访问矩阵和数组中的元素，区分了不同表示法下索引使用的差异。

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今天新见到了一种索引表示法：

matrix[x,y]=z

由于遍寻度娘而查询未果，我就自己理解了一下，若有朋友能之处错误之处，我将不胜感激。
先举个栗子：

A
matrix([[  0,   2,   6,   4],
        [100,   0,   3, 100],
        [  7, 100,   0,   1],
        [  5, 100,  12,   0]])
B
array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

对于矩阵A，若输入

 A[0][1]

则会返回错误信息：

IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

这是什么意思呢？我们可以通过下面的命令行理解：

>A[0]
matrix([[0, 2, 6, 4]])
>A[1]
matrix([[100,   0,   3, 100]])

由此可以发现，矩阵A[n]表示A的第n个矩阵，说明A是一个矩阵的集合，上述A中包含了4个矩阵：[0，2，6，4];[100,0,3,100];[7,100,0,1];[5,100,12,0] 。皆为4*1矩阵，所以报错信息的意思为“第0个矩阵只有1列，最大索引为0，1超出索引范围了”
所以正确表示为

> A[0][0]

当然，这和A[0]等价。。
若要表示其中某一元素，应为

>A[2,3]
1

而array索引表示法很简单，对于上述数组B

>B[1,1]=2
>B[1][2]=3
>print(B)

输出为

B
array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 2., 3., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

即array[n,n]等价于array[n][n],可用修改后的数组B进行验证：

>>>B[1,1]==B[1][1]
>True

总结完毕，期待指正。