numpy 数组索引数组

在numpy中，数组除了可以被整数索引，还可以被数组索引．

a[b]就是已数组b的元素为索引，读取数组a的值．

当被索引数组a是一维数组，b是一维或则多维数组时，结果维度维度与索引数组b相同。

a = np.array([7,8,9,10])

b=np.array([[3,1],[1,2]])

print('a:',a)

print('b:',b)

print('result:',a[b])

print(a[b].shape)

a: [ 7  8  9 10]

b: [[3 1]

 [1 2]]

result: [[10  8]

 [ 8  9]]

(2, 2)

当被索引数组a是多维数组，b是一维或则多维数组时，每一个唯一的索引数列指向a的第一维。

a = np.array([

    [0, 0, 0],  # 黑色

    [255, 0, 0],  # 红色

    [0, 255, 0],  # 绿色

    [0, 0, 255],  # 蓝色

    [255, 255, 255]  # 白色

])

b= np.array([

    [0, 1, 2, 0],

    [0, 3, 4, 0]

])

print(a.shape)

print(b.shape)

print('result:',a[b])

print(a[b].shape)

(5, 3)

(2, 4)

result: [[[  0   0   0]

  [255   0   0]

  [  0 255   0]

  [  0   0   0]]

 [[  0   0   0]

  [  0   0 255]

  [255 255 255]

  [  0   0   0]]]

(2, 4, 3)

巴特西

numpy 数组索引数组

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