当我尝试以略有不同的方式访问多维数组时，会得到不同的结果，我不理解。
当我跑步时：
ells=np.array([1,2,3,4])
check=np.zeros((2,2,2,len(ells)))
print(check[:,:,:,ells<=4].shape)
print(check[0,:,:,ells<=4].shape)
我实际上可以通过使用
解决此问题ells=np.array([1,2,3,4])
check=np.zeros((2,2,2,len(ells)))
print(check[:,:,:,ells<=4].shape)
print(check[0,:,:,:][:,:,ells<=4].shape)
但是我想了解为什么第一个版本是错误的。
在第一种情况下，我希望得到形状为（2,2,2,4）和（2,2,4）的数组，但我会得到（2,2,2,4）和（4,2,2 ）。
在第二种情况下，我得到了预期的答案（2,2,2,4）和（2,2,4）。
答案 0 :(得分：0)
这是混合的高级索引和基本索引的示例：
两个外部索引选择大小4，然后在其中添加两个内部切片：
check[0,:,:,ells<=4]
给出的原因是，当高级索引由切片分隔时，可能存在歧义。但是，当其中一个索引是标量时（这是一个古老的反对意见），这种歧义的情况就更弱了。
我确定有人可以找到重复的SO。