numpy比一般的python序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整數(shù)和切片的索引外，數(shù)組可以用整數(shù)數(shù)組索引、布爾索引及花式索引。整數(shù)數(shù)組索引

實(shí)例1：

獲取數(shù)組中(0,0),(1,1)和(2,0)位置處的元素

import numpyas np

a=np.array([[1,2,3],[3,4,5],[5,6,7]])

y=a[[0,1,2],[0,1,0]]

print(y)

獲取多維數(shù)組的四個(gè)角的元素。

實(shí)例2：

import numpyas np

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[0,1,2]])

b=np.array([[0,0],[3,3]])

d=np.array([[0,2],[0,2]])

y=a[b,d]

print(y)

借助切片:或...與索引數(shù)組組合。

實(shí)例3：

import numpyas np

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

b=a[1:3,1:3]

print(b)

print('\n')

c=a[1:3,(1,2)]

print(c)

print('\n')

d=a[...,1:]

print(d)

print('\n')

布爾索引

我們可以通過一個(gè)布爾數(shù)組來(lái)索引目標(biāo)數(shù)組。

布爾索引通過布爾運(yùn)算（如：比較運(yùn)算符）來(lái)獲取符合指定條件的元素的數(shù)組。

實(shí)例4：大于5的元素

import numpyas np

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

b=a[a>5]

print(b)

實(shí)例5：使用~（取補(bǔ)運(yùn)算符）過濾NaN

import numpyas np

a=np.array([np.nan,1,2,np.nan,3,4,5])

print(a[~np.isnan(a)])

實(shí)例6：過濾非復(fù)數(shù)元素

import numpyas np

a=np.array([1,2+6j,5,3.5+5j])

print(a[np.iscomplex(a)])

花式索引

花式索引指的是利用整數(shù)數(shù)組進(jìn)行索引

花式索引根據(jù)索引數(shù)組的值作為目標(biāo)數(shù)組的某個(gè)軸的下標(biāo)來(lái)取值。對(duì)于使用一維整型數(shù)組作為索引，如果目標(biāo)是一維數(shù)組，name索引的結(jié)果就是對(duì)應(yīng)衛(wèi)位置的元素；如果目標(biāo)是二維數(shù)組，那么就是對(duì)應(yīng)下標(biāo)的行。

花式索引跟切片不一樣，它總是將數(shù)據(jù)復(fù)制到新數(shù)組中。

實(shí)例7：傳入順序索引數(shù)組

import numpyas np

x=np.arange(32).reshape((8,4))

print(x)

print(x[[4,2,1,7]]) //取的對(duì)應(yīng)的行

實(shí)例8：傳入倒序索引數(shù)組

import numpyas np

x=np.arange(32).reshape((8,4))

print(x)

print('\n')

print(x[[-4,-2,-1,-7]])

實(shí)例9：傳入多個(gè)索引數(shù)組（要使用np.ix_）

import numpyas np

x=np.arange(32).reshape((8,4))

print(x)

print('\n')

print(x[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])])