индекс python в 2d-матрице

Если вы укажете только одно измерение в синтаксисе среза, будет срезано только одно измерение. В NumPy измерения при индексации обычно разделяются ",".

Для двумерного массива вы можете заменить «строку» на «размерность 1» и «столбец» на «размерность 2». В вашем примере mat[:3] нарезает первые 3 строки. Последующий индексатор [1:2] нарезает первую из этих трех строк.

Во втором примере [:3, 1:2] разрезает строки и столбцы одновременно.

Возможно, вам будет полезно взглянуть на формы ваших результатов:

mat[:3].shape       # (3, 5)
mat[:3][1:2].shape  # (1, 5)
mat[:3,1:2].shape   # (3, 1)

Ваша матрица:

array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20],
       [21, 22, 23, 24, 25]])

Первый mat[:3][1:2] сначала возьмет mat[:3], а затем применит [1:2]:

mat[:3]
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15]])
# mat[:3][1:2] => array([[ 6,  7,  8,  9, 10]])

В то время как второй (mat[:3,1:2]) гласит:

линии до 3

array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15]])

Столбцы с 1 по 2

 array([[ 2],
       [ 7],
       [12]])

Вывод, основное отличие в том, что первый применяет [1:2] после [:3]

Вот почему:

> mat

# output:
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20],
       [21, 22, 23, 24, 25]])

> mat[:3] # you are selecting the first 3 rows

#output:
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15]])

> mat[:3][1:2] # you are selecting the second row only

Output:
array([[ 6,  7,  8,  9, 10]])

> mat[:3,1:2] # you are selecting from the first 3 rows and the second column

Output:
array([[ 2],
       [ 7],
       [12]])