使用numpy将布尔数组用作多维数组的索引

Question

我是一个新手使用numpy，有一件事我真的不明白，那就是数组索引。

在初步教程中有这个例子：

>>> a = arange(12).reshape(3,4)
>>> b1 = array([False,True,True])             # first dim selection
>>> b2 = array([True,False,True,False])       # second dim selection
>>>
>>> a[b1,b2]                                  # a weird thing to do
array([ 4, 10])

我不知道为什么会发生最后一件事。有人能向我解释一下吗？

谢谢！

- mdlha

Answer 1

你的数组包括：

0  1  2  3
4  5  6  7
8  9 10 11

一种索引的方法是使用整数列表，指定要包含哪些行/列：

>>> i1 = [1,2]
>>> i2 = [0,2]
>>> a[i1,i2]
array([ 4, 10])

意思：第1行第0列，第2行第2列

当您使用布尔索引时，您可以指定要包括哪些行/列以及不包括哪些行/列：

>>> b1 = [False,True,True]       # 0:no,  1:yes, 2:yes       ==> [1,2]
>>> b2 = [True,False,True,False] # 0:yes, 1:no,  2:yes, 3:no ==> [0,2]

如您所见，这等同于上面显示的i1和i2。因此，a[b1，b2]将有相同的结果。

请注意，上述操作之所以可行，是因为b1和b2都具有相同数量的True值（因此，在整数形式中表示时它们代表长度相同的两个数组）。

- mgibsonbr

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这是一个进一步阅读的链接，http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html - Bi Rico