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，有一件事我真的不明白索引数组。

在tentative tutorial有这样的例子：

>>> 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]) 

我不知道为什么它是最后一件事。任何人都可以向我解释？

谢谢！

Answer 1

你的阵列包括：

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

一个索引的方式，将使用整数列表，指定哪个行/列包括：

>>> 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

当您使用布尔指数时，您要告诉哪些行/列要包含哪些列：

>>> 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] 

正如您所看到的，这相当于上面显示的i1和i2。因此，a[b1,b2]将有相同的结果。

还应注意，上述操作是唯一可能的，因为这两个b1和b2具有相同数量的True值（因此，它们代表在整数形式表示当相同长度的两个阵列）。