我之前给出的一个回答在此处引发了我的一个问题：是否可能在不重复一堆括号的情况下引用numpy数组的视图或切片？
例如，在我的答案中，我使用了s=np.argsort(u)，然后在“虚拟”排序的u[s]上进行了所有计算。 我遇到过这样的情况，需要该数组的布尔掩码，得到类似于u[s][mask]的东西。 对于更大的数据，我可能会有一个掩码的掩码的掩码......直到事情开始看起来像Scooby Doo的结尾。
但是，如果我将该数组分配给变量b=a[s][mask]并更改b，则a不会更改，因此我最终需要在我的计算中携带一堆括号。 我尝试过各种排列uv=u.view()[s]，但似乎.view()只能创建整个数组的视图。 我是否错过了其他方法？
你可能无法解决u[s]这个简单的情况，但在更复杂的情况下，例如u[s][mask]，你可以：
t = s[mask]
u[t] # same as u[s][mask]
也就是说，你可以将你的掩码简化为一个变量，但是除非你想编写自己的包装类并使用__getitem__和__setitem__方法，否则可能无法完全摆脱它。
t=np.indices(u.shape)[mask1][mask2][mask3]。 我假设这最终是“pandas”所遇到的同样的问题，在某些抽象层面上很难区分切片和副本，除非使用.loc之类的东西进行区分。 - Daniel Fs=np.argsort(u)，它不是一个掩码，而是一个索引数组。我基于这个假设进行了工作。如果你有很多掩码，你可以组合它们，然后只在原始数组上使用组合版本。 - John Zwinck
[mask]上。由于它创建了数组a的任意子集，因此它总是返回一个新的数组，而不是视图。你能否避免一开始就创建掩码？ - Mad Physicist