Das hochdimensionale NumPy-Array wird nach der Unterteilung automatisch neu angeordnet ⇐ Python

[Anonymous]

Heute wollte ich den folgenden Befehl verwenden, um eine Teilmenge eines hochdimensionalen Numpy-Arrays zu erstellen, war aber überrascht, dass die beiden Methoden völlig unterschiedlich waren. Ich bin sehr neugierig, warum Numpy das Array in der ersten Methode neu anordnet. Bitte sagen Sie es mir

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>>> x = np.arange(0,36).reshape(3, 3, 4)
>>> x
array([[[ 0,  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, 26, 27],
[28, 29, 30, 31],
[32, 33, 34, 35]]])
>>> x[0,0:2,[1,3]]
array([[1, 5],
[3, 7]])
>>> x[0][0:2,[1,3]]
array([[1, 3],
[5, 7]])