>>> x = np.arange(10)
>>> x[2]
2
>>> x[-2]
8
与Python原生的列表、元组不同的是,Numpy数组支持多维数组的多维索引。...索引数组
Numpy数组可以被其他数组索引。对于索引数组的所有情况,返回的是原始数据的副本,而不是一个获取切片的视图。
索引数组必须是整数类型。...[14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
[21, 22, 23, 24, 25, 26, 27],
[28, 29, 30, 31, 32..., 33, 34]])
>>> b = y > 20
>>> y[b]
array([21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34])
与整数索引数组的情况不同...索引数组中的元素始终以行优先(C样式)顺序进行迭代和返回。结果也与y[np.nonzero(b)]相同。与索引数组一样,返回的是数据的副本,而不是一个获取切片的视图。