numpy如何排序数组切片索引？

numpy如何排序数组切片索引？

这是（高级）部分索引的情况。有2个索引数组和1个切片

如果索引子空间（由切片对象）分开，则首先广播的索引空间，然后是x的切片子空间。

http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.8.1/reference/arrays.indexing.html#advanced-
indexing

先进的索引例如笔记，当

ind_1

，

ind_2

broadcastable子空间

shape (2,3,4)

是：

但是，x
[：，ind_1，：，ind_2]的形状为（2,3,4,10,30,50），因为在索引子空间中没有明确的放置位置，因此将其固定在开始位置。始终可以使用.transpose（）将子空间移动到所需的任何位置。

换句话说，此索引与并不相同

x[:, ind_1][[:,ind_2]

。这两个数组共同 *** 作以定义一个

(2,3,4)

子空间。

在您的示例中，

extract[0,:,np.array([0,1])]

意思是选择一个

(2,)

子空间（[0]和[0,1]共同起作用，而不是顺序作用），然后以某种方式将其与中间维度合并。

一个更详细的示例是

extract[[1,0],:,[[0,1],[1,0]]]

，它产生一个

(2,2,8)

数组。这是

(2,2)

第一个维度和最后一个维度以及中间维度的子空间。另一方面，

X[[1,0]][:,:,[[0,1],[1,0]]]

产生一个

(2,8,2,2)

，分别从第一个维度和最后一个维度中进行选择。

关键区别在于索引选择是顺序 *** 作还是联合 *** 作。`[…] […]语法已经可以按顺序 *** 作。高级索引为您提供了一种联合索引的方式。