在ndarray中切割多个维度

Question

如何在一行中按多个维度对ndarray进行切片？检查以下代码段中的最后一行。这看起来很基本，却给人一种惊喜......但为什么呢？

import numpy as np

# create 4 x 3 array
x = np.random.rand(4, 3)

# create row and column filters
rows = np.array([True, False, True, False])
cols = np.array([True, False, True])

print(x[rows, :].shape == (2, 3))  # True ... OK
print(x[:, cols].shape == (4, 2))  # True ... OK
print(x[rows][:, cols].shape == (2, 2))  # True ... OK
print(x[rows, cols].shape == (2, 2))  # False ... WHY???

Answer 1

由于rows和cols是布尔数组，所以：

x[rows, cols]

就像：

x[np.where(rows)[0], np.where(cols)[0]]

是：

x[[0, 2], [0, 2]]

获取位置(0, 0)和(2, 2)的值。另一方面，做：

x[rows][:, cols]

的工作方式如下：

x[[0, 2]][:, [0, 2]]

在此示例中返回形状(2, 2)。