NumPy 高级索引

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数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。

NumPy 中的高级索引指的是使用整数数组、布尔数组或者其他序列来访问数组的元素。相比于基本索引，高级索引可以访问到数组中的任意元素，并且可以用来对数组进行复杂的操作和修改。

整数数组索引

整数数组索引是指使用一个数组来访问另一个数组的元素。这个数组中的每个元素都是目标数组中某个维度上的索引值。

以下实例获取数组中 (0,0)，(1,1) 和 (2,0) 位置处的元素。

实例代码

import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = x[[0,1,2], [0,1,0]] print (y)

输出结果为：

[1  4  5]

以下实例获取了 4X3 数组中的四个角的元素。行索引是 [0,0] 和 [3,3]，而列索引是 [0,2] 和 [0,2]。

实例代码

import numpy as np x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]]) print ('我们的数组是：' ) print (x) print ('\n') rows = np.array([[0,0],[3,3]]) cols = np.array([[0,2],[0,2]]) y = x[rows,cols] print ('这个数组的四个角元素是：') print (y)

输出结果为：

我们的数组是：
[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]


这个数组的四个角元素是：
[[ 0  2]
 [ 9 11]]

返回的结果是包含每个角元素的 ndarray 对象。

可以借助切片 : 或 … 与索引数组组合。如下面例子：

实例代码

import numpy as np a = np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]]) b = a[1:3, 1:3] c = a[1:3,[1,2]] d = a[...,1:] print(b) print(c) print(d)

输出结果为：

[[5 6]
 [8 9]]
[[5 6]
 [8 9]]
[[2 3]
 [5 6]
 [8 9]]

布尔索引

我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组。

布尔索引通过布尔运算（如：比较运算符）来获取符合指定条件的元素的数组。

以下实例获取大于 5 的元素：

实例代码

import numpy as np x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]]) print ('我们的数组是：') print (x) print ('\n') # 现在我们会打印出大于 5 的元素 print ('大于 5 的元素是：') print (x[x > 5])

输出结果为：

我们的数组是：
[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]


大于 5 的元素是：
[ 6  7  8  9 10 11]

以下实例使用了 ~（取补运算符）来过滤 NaN。

实例代码

import numpy as np a = np.array([np.nan, 1,2,np.nan,3,4,5]) print (a[~np.isnan(a)])

输出结果为：

[ 1.   2.   3.   4.   5.]

以下实例演示如何从数组中过滤掉非复数元素。

实例代码

import numpy as np a = np.array([1, 2+6j, 5, 3.5+5j]) print (a[np.iscomplex(a)])

输出如下：

[2.0+6.j  3.5+5.j]

花式索引

花式索引指的是利用整数数组进行索引。

花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。

对于使用一维整型数组作为索引，如果目标是一维数组，那么索引的结果就是对应位置的元素，如果目标是二维数组，那么就是对应下标的行。

花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中。

一维数组

一维数组只有一个轴 axis = 0，所以一维数组就在 axis = 0 这个轴上取值：

实例代码

import numpy as np

x = np.arange(9)
print(x)
# 一维数组读取指定下标对应的元素
print("-------读取下标对应的元素-------")
x2 = x[[0, 6]] # 使用花式索引
print(x2)

print(x2[0])
print(x2[1])

输出结果为：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
-------读取下标对应的元素-------
[0 6]
0
6

二维数组

1、传入顺序索引数组

实例代码

import numpy as np x=np.arange(32).reshape((8,4)) print(x) # 二维数组读取指定下标对应的行 print("-------读取下标对应的行-------") print (x[[4,2,1,7]])

print (x[[4,2,1,7]]) 输出下表为 4, 2, 1, 7 对应的行，输出结果为：

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]
 [16 17 18 19]
 [20 21 22 23]
 [24 25 26 27]
 [28 29 30 31]]
-------读取下标对应的行-------
[[16 17 18 19]
 [ 8  9 10 11]
 [ 4  5  6  7]
 [28 29 30 31]]

2、传入倒序索引数组

实例代码

import numpy as np x=np.arange(32).reshape((8,4)) print (x[[-4,-2,-1,-7]])

输出结果为：

[[16 17 18 19]
 [24 25 26 27]
 [28 29 30 31]
 [ 4  5  6  7]]

3、传入多个索引数组（要使用 np.ix_）

np.ix_ 函数就是输入两个数组，产生笛卡尔积的映射关系。

笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合 X 和 Y 的笛卡尔积（Cartesian product），又称直积，表示为 X×Y，第一个对象是X的成员而第二个对象是 Y 的所有可能有序对的其中一个成员。

例如 A={a,b}, B={0,1,2}，则：

A×B={(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}
B×A={(0, a), (0, b), (1, a), (1, b), (2, a), (2, b)}

实例代码

import numpy as np x=np.arange(32).reshape((8,4)) print (x[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])])

输出结果为：

[[ 4  7  5  6]
 [20 23 21 22]
 [28 31 29 30]
 [ 8 11  9 10]]