使用一个虚拟类，我可以确定解释器如何将[...]转换为对__getitem__的调用。
In [1073]: class Foo():
...: def __getitem__(idx):
...: print(idx)
In [1080]: Foo()[1,2,slice(None)]
(1, 2, slice(None, None, None))
In [1081]: Foo()[(1,2,slice(None))]
(1, 2, slice(None, None, None))
In [1082]: Foo()[[1,2,slice(None)]]
[1, 2, slice(None, None, None)]
使用()将多个术语包装起来没有任何区别——在两种情况下都会得到一个元组。而列表作为列表传递。
因此，元组和列表（或不是）之间的区别必须在numpy源代码中编码——这是编译的。因此我不能轻易地研究它。
对于一维数组
使用列表进行索引会产生高级索引——选择特定的值：
In [1085]: arr[[1,2,3]]
Out[1085]: array([ 0.73703368, 0. , 0. ])
但是，如果将其中一个值替换为元组或切片：
In [1086]: arr[[1,2,(2,3)]]
IndexError: too many indices for array
In [1088]: arr[[1,2,slice(None)]]
IndexError: too many indices for array
列表被视为元组-它尝试将值与维度进行匹配。
因此，在顶层上，列表和元组被视为相同的 - 如果列表不能解释为高级索引列表。
还要注意单项列表之间的差异。
In [1089]: arr[[1]]
Out[1089]: array([ 0.73703368])
In [1090]: arr[(1,)]
Out[1090]: 0.73703367969998546
In [1091]: arr[1]
Out[1091]: 0.73703367969998546
一些函数（例如
np.apply_along/over_axis）会生成索引列表或数组，然后对其进行操作。它们使用列表或数组是因为它们是可变的。有些函数在使用索引前会将其包装成元组，而有些则没有。这种差异让我有点困扰，但这些测试用例表明，这种包装成元组的做法通常是可选的。
In [1092]: idx=[1,2,slice(None)]
In [1093]: np.ones((2,3,4))[idx]
Out[1093]: array([ 1., 1., 1., 1.])
In [1094]: np.ones((2,3,4))[tuple(idx)]
Out[1094]: array([ 1., 1., 1., 1.])
如果我将索引构建为对象数组，似乎仍然需要元组包装器：
In [1096]: np.ones((2,3,4))[np.array(idx)]
...
IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type
In [1097]: np.ones((2,3,4))[tuple(np.array(idx))]
Out[1097]: array([ 1., 1., 1., 1.])
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来自函数@Eric的评论
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此函数将对象数组和列表包装成元组以进行索引：
def apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs):
....
ind = [0]*(nd-1)
i = zeros(nd, 'O')
....
res = func1d(arr[tuple(i.tolist())], *args, **kwargs)
outarr[tuple(ind)] = res
更新
现在，此列表索引会产生一个FutureWarning警告：
In [113]: arr.shape
Out[113]: (2, 3, 4)
In [114]: arr[[1, 2, slice(None)]]
<ipython-input-114-f30c20184e42>:1: FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`, which will result either in an error or a different result.
arr[[1, 2, slice(None)]]
Out[114]: array([20, 21, 22, 23])
将列表改为元组可以得到相同的结果，而且不会出现警告信息：
In [115]: arr[(1, 2, slice(None))]
Out[115]: array([20, 21, 22, 23])
这和以下内容是一样的：
In [116]: arr[1, 2, :]
Out[116]: array([20, 21, 22, 23])
使用逗号进行索引会创建一个元组，该元组将传递给__setitem__方法。
警告说，在未来它将尝试将列表转换为数组而不是元组：
In [117]: arr[np.array([1, 2, slice(None)])]
Traceback (most recent call last):
Input In [117] in <module>
arr[np.array([1, 2, slice(None)])]
IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type
但使用slice对象会引发错误。因此，arr[tuple([....])]的解释是唯一有意义的。但这是一个遗留问题，来自早期的numeric包。
幸运的是，新手程序员不太可能尝试这样做。他们可能会尝试arr[[1,2,:]]，但那会导致语法错误。冒号:只允许在索引括号中使用，而不允许在列表括号（或元组()）中使用。
这些评论的当前轮次是由一个不同的情况触发的，该情况产生了FutureWarning：
In [123]: arr[[[0, 1], [1, 0]]]
<ipython-input-123-4fa43c8569dd>:1: FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated
arr[[[0, 1], [1, 0]]]
Out[123]:
array([[ 4, 5, 6, 7],
[12, 13, 14, 15]])
这里嵌套列表被解释为一个包含列表的元组，甚至可以是：
In [124]: arr[[0, 1], [1, 0]]
Out[124]:
array([[ 4, 5, 6, 7],
[12, 13, 14, 15]])
In [126]: arr[np.array([[0, 1], [1, 0]])].shape
Out[126]: (2, 2, 3, 4)
虽然出现了同样的警告，但遗留代码为什么选择采用元组解释并不十分明显，我没有看到相关文档。
