深入了解NumPy 高階索引

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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和切片的索引外，陣列可以由整數陣列索引、布林索引及花式索引。

整數陣列索引

以下例項獲取陣列中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置處的元素。

import numpy as np

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

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

print (y)

輸出結果為：

[1  4  5]

import numpy as np

x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]])

print (『我們的陣列是：』 )

print (x)

print (』\n』)

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

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

y = x[rows,cols]

print (『這個陣列的四個角元素是：』)

print (y)

輸出結果為：

我們的陣列是：

[[ 0  1  2]

[ 3  4  5]

[ 6  7  8]

[ 9 10 11]]

這個陣列的四個角元素是：

[[ 0  2]

[ 9 11]]

可以借助切片 : 或 … 與索引陣列組合。如下面例子：

import numpy as np

輸出結果為：

[[5 6]

[8 9]]

[[5 6]

[8 9]]

[[2 3]

[5 6]

[8 9]]

我們可以通過乙個布林陣列來索引目標陣列。

布林索引通過布林運算（如：比較運算子）來獲取符合指定條件的元素的陣列。

以下例項獲取大於 5 的元素：

import numpy as np

x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]])

print (『我們的陣列是：』)

print (x)

print (』\n』)

print (『大於 5 的元素是：』)

print (x[x > 5])

輸出結果為：

我們的陣列是：

[[ 0  1  2]

[ 3  4  5]

[ 6  7  8]

[ 9 10 11]]

大於 5 的元素是：

[ 6  7  8  9 10 11]

import numpy as np

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

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

輸出結果為：

[ 1.   2.   3.   4.   5.]

import numpy as np

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

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

輸出如下：

[2.0+6.j  3.5+5.j]

花式索引指的是利用整數陣列進行索引。

花式索引根據索引陣列的值作為目標陣列的某個軸的下標來取值。對於使用一維整型陣列作為索引，如果目標是一維陣列，那麼索引的結果就是對應位置的元素；如果目標是二維陣列，那麼就是對應下標的行。

花式索引跟切片不一樣，它總是將資料複製到新陣列中。

1、傳入順序索引陣列

import numpy as np

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

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

輸出結果為：

[[16 17 18 19]

[ 8  9 10 11]

[ 4  5  6  7]

[28 29 30 31]]

import numpy as np

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

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

輸出結果為：

[[16 17 18 19]

[24 25 26 27]

[28 29 30 31]

[ 4  5  6  7]]

import numpy as np

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

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

輸出結果為：

[[ 4  7  5  6]

[20 23 21 22]

[28 31 29 30]

[ 8 11  9 10]]

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