获取numpy数组中多个索引处的元素

一种方法是显式指定结果中每个元素的索引,其中的关键区别是行规范应为2d:

>>> np.random.seed(444)
>>> arr = np.random.randint(10, size=(6, 4))
>>> arr
array([[3, 0, 7, 8],
       [3, 4, 7, 6],
       [8, 9, 2, 2],
       [2, 0, 3, 8],
       [0, 6, 6, 0],
       [3, 0, 6, 7]])

>>> rows = [[0],
...         [-1]]
>>> cols = [0, 1, -1]
>>> arr[rows, cols]
array([[3, 0, 8],
       [3, 0, 7]])

这个例子利用了行索引的广播。换句话说,您可以利用这样一个事实:除了第0列之外,其余两列的行都在重复它们自己。

要使用高级索引,需要显式地选择所有元素。…但是,由于上面的索引数组只是重复它们自己,所以可以使用广播。例如,您不能利用广播,需要指定每个单独的索引,例如:

rows = [[1, 2],
        [3, 4]]
cols = [[2, 3],
        [1, 0]]

在这种情况下,选择(1,2),(2,3)处的元素…

见 this 文档中的示例。

你可能会注意到这正是 np.ix_ (虽然我不是说这不是一个有用的函数):

>>> rows, cols = np.ix_((0, -1),(0, 1, 3))

你在找 np.ix_ :

arr[np.ix_((0, -1),(0, 1, 3))]

结果在

array([[1, 9, 4],
       [0, 6, 9]])