使用numpy将布尔数组索引到多维数组中

Question

我是使用numpy的新手，而我真正不理解的是索引数组。

在tentative tutorial中有这个例子：

>>> a = arange(12).reshape(3,4)
>>> b1 = array([False,True,True])             # first dim selection
>>> b2 = array([True,False,True,False])       # second dim selection
>>>
>>> a[b1,b2]                                  # a weird thing to do
array([ 4, 10])

我不知道为什么会这样做。任何人都可以向我解释一下吗？

谢谢！

Answer 1

您的数组包含：

0  1  2  3
4  5  6  7
8  9 10 11

索引它的一种方法是使用整数列表，指定要包含的行/列：

>>> i1 = [1,2]
>>> i2 = [0,2]
>>> a[i1,i2]
array([ 4, 10])

含义：第1行第0列，第2行第2列

当你使用布尔索引时，你要知道要包含哪些行/列以及哪些不包括：

>>> b1 = [False,True,True]       # 0:no,  1:yes, 2:yes       ==> [1,2]
>>> b2 = [True,False,True,False] # 0:yes, 1:no,  2:yes, 3:no ==> [0,2]

如您所见，这相当于上面显示的i1和i2。因此，a[b1,b2]将具有相同的结果。

另请注意，上述操作仅可能，因为b1和b2具有相同数量的True值（因此，它们表示两个相同长度的数组，整数形式）。