Numpy教程 - 布尔索引

Question

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阅读Numpy快速教程时，我无法理解这句话。

a = np.arange(12).reshape(3,4)
b1 = np.array([False,True,True]) 
b2 = np.array([True,False,True,False])
>>> a[b1,b2]  
array([ 4, 10])

为什么 a[b1,b2] 的结果是 array([4,10]) 而不是 array([[4,6],[8,10]])？

- Jeong Yeojin

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Divakar · Accepted Answer

你之所以在那里执行 整数数组索引，是因为这样做。

在内部，这些索引是从布尔数组计算出来的 -

In [72]: idx1 = np.flatnonzero(b1)

In [73]: idx2 = np.flatnonzero(b2)

In [75]: idx1
Out[75]: array([1, 2])

In [76]: idx2
Out[76]: array([0, 2])

然后，对每组索引进行整数数组索引，使用来自索引数组的每个元素。

In [77]: a[1,0] # 1 from idx1[0], 0 from idx2[0]
Out[77]: 4

In [78]: a[2,2] # 2 from idx1[1], 2 from idx2[1]
Out[78]: 10

为了实现类似 MATLAB 的块提取，我们需要使用开放数组并索引到每个轴/维度。在 NumPy 中创建这样的开放数组，我们使用 np.ix_。

In [89]: np.ix_(b1,b2)
Out[89]: 
(array([[1],
        [2]]), array([[0, 2]]))

In [90]: a[np.ix_(b1,b2)]
Out[90]: 
array([[ 4,  6],
       [ 8, 10]])