21、NumPy数组操作高级技巧：花式索引、掩码、结构化数组与通用函数

NumPy数组操作高级技巧：花式索引、掩码、结构化数组与通用函数

1. 引言

在处理NumPy数组时，我们常常会遇到需要提取特定数据、进行复杂索引操作以及对数组进行变换的情况。本文将深入介绍NumPy中的一些高级技巧，包括花式索引、掩码、结构化数组、通用函数以及其他有价值的函数，帮助你更高效地处理和操作数组。

2. 花式索引

2.1 基本概念

当索引遵循规则的网格模式时，切片是从数组中提取数据的好方法。但如果要提取任意索引，或者索引遵循不规则模式（如斐波那契数列），NumPy数组提供了花式索引来处理这些情况。花式索引是通过整数数组或整数列表进行索引，而不是使用切片或 newaxis 。它具有以下特点：
- 可以提供任意索引。
- 索引可以重复。
- 索引可以无序。
- 索引的形状不需要与数组的形状匹配。
- 索引的维度可以比数组多或少。
- 索引可以与切片无缝结合。

2.2 示例代码

import numpy as np

# 创建数组
a = 2*np.arange(8)**2 + 1
print("原始数组 a:", a)

# 提取第四、最后和第二个索引
print("提取第四、最后和第二个索引:", a[[3, -1, 1]])

# 提取斐波那契数列对应的索引
fib = np.array([0, 1, 1, 2, 3, 5])
print("提取斐波那契数列对应的索引:", a[fib])

# 提取一个 2x2 数组
print("提取一个 2x