numpy數組索引：列表索引和np.array索引給出不同的結果

我想索引一個np.array使用列表和np.array索引。但他們給出了不同的結果。numpy數組索引：列表索引和np.array索引給出不同的結果

這裏有一個例子：

import numpy as np 
x = np.arange(10) 
idx = [[0, 1], [1, 2]] 
x[np.array(idx)] # returns array([[0, 1], [1, 2]])

但筆直應用列表給出錯誤

x[idx] # raises IndexError: too many indices for array

我期待以上的回報的效果與使用np.array指數。任何想法爲什麼？

我使用python 3.5和numpy 1.13.1。

來源

2017-09-08 xiaohan2012

如果它是一個數組，它被解釋爲包含索引的最終數組的形狀 - 但是如果它是一個列表，它就是沿「維度」（多維數組索引）的索引。

所以第一個例子（與array）等同於：

[[x[0], x[1], 
[x[1], x[2]]

但第二個例子（list）被解釋爲：

[x[0, 1], x[1, 2]]

但x[0, 1]給人IndexError: too many indices for array因爲你x只有一個維度。

這是因爲list s的解釋，就像是一個元組，這等同於將它們在「分開」：

 
x[[0, 1], [1, 2]] 
      ^^^^^^----- indices for the second dimension 
    ^^^^^^------------- indices for the first dimension

來源

2017-09-08 12:35:34 MSeifert

很好的例子。謝謝。 – xiaohan2012

列表[有時]（https://github.com/numpy/numpy/blob/7ccf0e08917d27bc0eba34013c1822b00a66ca6d/numpy/core/src/multiarray/mapping.c#L200）像元組對待。 – user2357112

從numpy indexing文檔：

ndarrays可以使用標準Python x[obj]語法進行索引，其中x i s的數組和obj的選擇。當obj是切片對象（由括號內 start:stop:step符號構成），一個整數，或元組slice對象和整數發生

...
基本切片。 Ellipsis和newaxis對象也可以是穿插這些以及。爲了向後保持與數字共用使用兼容，基本切片也發起如果選擇對象是任何非ndarray序列（如一個list）含有slice目的，Ellipsis對象，或newaxis 對象但對於整數陣列或其他嵌入序列而言不是。 ...

來源

2017-09-08 12:36:03 RomanPerekhrest

雖然這個問題中的兩個例子都沒有觸發基本切片。該數組觸發高級索引，並且該列表觸發不同的高級索引，原因是文檔沒有充分解釋。 – user2357112

numpy數組索引：列表索引和np.array索引給出不同的結果

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