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布尔索引是一种通过使用布尔值（True或False）数组来选择数组中的元素的方法。布尔数组的长度必须与源数组相同，它指示了哪些元素应该被选择或过滤。通过使用布尔索引，我们可以根据指定条件来选择数组中的元素，这些条件可以是基于元素值的比较、逻辑运算符的组合或其他布尔表达式。简单来将， 布尔索引就是让 1个 boolean dtype 的adarray 作为另1个adarry 的 filter, 所以 布尔索引更应该是个filter 而不是 index。

numpy 中的一维数组的切片方法与 python 内置的list 切片类似.arr[0轴上的切片， 1轴上的切片…， n-1轴上的切片]规则， 其实是基于1维数组的。

与python 普通的数组 （list） 一样。numpy 中的ndarray 一样是支持 正向索引 和 负数索引如图如上图 array[1] 和 array[-8] 都是指向 同1个元素 8。

我要获取第2行第1个元素(4) 必须用 arr[1,0] ， 因为arr[x,y] 中 x是0轴的index, y是1轴的index, 它们的顺序不能乱。其中竖向的是0轴， 横向的是1轴， 他们的顺序不能乱， 因为我们必须以正确的顺序获取元素。所以0轴 所对应的元素是 多个 1维数组， 而1轴(最深轴) 对应的是标量。上图中我用不同的颜色表示第4维， 实际上将多个3维数组 构建称1个4维数组。竖向的轴不再是0轴， 而表示深度的才是0轴， 如上图。这时， 0轴 对应的元素就是2维数组(矩阵)