numpy索引使用空ndarray的奇怪现象

Question

当我进行numpy索引时，有时索引可能是一个空列表，在这种情况下我希望numpy也返回一个空数组。例如：

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

b = []

print a[b]

这个运行得非常好！当结果给我：

result:[]

但是当我使用ndarray作为索引器时，奇怪的事情发生了：

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

b = []

c = np.array(b)

print a[c]

这让我出现了一个错误：

IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type

然而，当我这样做时：

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

b = []

d = np.arange(0, a.size)[b]

print a[d]

然后它再次完美地工作：

result:[]

但是当我检查c和d的类型时，它们返回的是相同的类型！甚至形状等所有内容都一样：

print type(c), c.shape

print type(d), d.shape

result：<type 'numpy.ndarray'> (0L,)

result：<type 'numpy.ndarray'> (0L,)

我在想这段代码有什么问题吗？为什么 a[c] 不起作用，但是 a[d] 却可以？你能帮我解释一下吗？谢谢！

- Dirk Paul

Answer 1

在某种程度上，numpy数组有两种类型：它们自己的类型是numpy.ndarray，而元素的类型由numpy.dtype指定。用于索引的数组必须具有整数或布尔值dtype的元素。在你的例子中，你使用了两种不同默认dtypes的数组创建方法。工厂函数array默认为浮点dtype，如果没有从模板中推断出其他类型，则使用该类型。而arange使用整数dtype，除非你传递一些浮点参数。 由于dtype也是数组的属性，即使没有元素，也会指定和检查它。空列表不会检查dtype，因为它们没有dtype属性。

- Paul Panzer

Answer 2

NumPy 不知道空数组的类型。

尝试：

c = np.array(b, dtype=int)

- piRSquared

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谢谢，这个可行！但我仍然认为这有点不方便。如果这是一个列表，我就不必担心它的类型问题，为什么我要告诉numpy一个空数组的类型呢？ - Dirk Paul

在这种情况下，这可能对你来说不方便，但并不一定对其他人如此。大多数人不需要像你一样创建空数组。更常见的创建空白/空数组的方法是np.zeros(n)。那也是dtype float。 - hpaulj