花式索引

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原文链接：http://www.cnblogs.com/yu-1104/p/7879564.html

本文详细介绍了Numpy中的花式索引概念及其使用方法。通过实例展示了如何利用整数列表或数组作为索引来选择特定顺序的数据子集，并解释了花式索引与切片的不同之处。

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花式索引是一个Numpy属于，指的是利用整数数组进行索引。有一个8*4数组。

 1 In [37]: arr = np.empty((8,4))
 2 
 3 In [38]: for i in range(8):
 4     ...:     arr[i] = i
 5 
 6 In [39]: arr
 7 Out[39]: 
 8 array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
 9        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
10        [ 2.,  2.,  2.,  2.],
11        [ 3.,  3.,  3.,  3.],
12        [ 4.,  4.,  4.,  4.],
13        [ 5.,  5.,  5.,  5.],
14        [ 6.,  6.,  6.,  6.],
15        [ 7.,  7.,  7.,  7.]])

为了以特定顺序选取行子元素，只需传入一个用于指定顺序的整数列表或者ndarray即可。

 1 In [40]: arr[[4,3,0,6]]
 2 Out[40]: 
 3 array([[ 4.,  4.,  4.,  4.],
 4        [ 3.,  3.,  3.,  3.],
 5        [ 0.,  0.,  0.,  0.],
 6        [ 6.,  6.,  6.,  6.]])
 7 
 8 In [41]: arr[[-3,-5,-7]]
 9 Out[41]: 
10 array([[ 5.,  5.,  5.,  5.],
11        [ 3.,  3.,  3.,  3.],
12        [ 1.,  1.,  1.,  1.]])

一次传入多个索引数组会有一点特别。返回的是一个一维数组，其中的元素对应各个索引元素。

 1 In [42]: arr = np.arange(32).reshape((8,4))
 2 
 3 In [43]: arr
 4 Out[43]: 
 5 array([[ 0,  1,  2,  3],
 6        [ 4,  5,  6,  7],
 7        [ 8,  9, 10, 11],
 8        [12, 13, 14, 15],
 9        [16, 17, 18, 19],
10        [20, 21, 22, 23],
11        [24, 25, 26, 27],
12        [28, 29, 30, 31]])
13 
14 In [44]: arr[[1,5,7,2],[0,3,1,2]]
15 Out[44]: array([ 4, 23, 29, 10])

最终选出的是元素（1，0），（5，3），（7，1），（2，2）。

选取矩阵的行列子集应该是矩阵的形式。

1 In [48]: arr[[1,5,7,2]][:,[0,3,1,2]]
2 Out[48]: 
3 array([[ 4,  7,  5,  6],
4        [20, 23, 21, 22],
5        [28, 31, 29, 30],
6        [ 8, 11,  9, 10]])

花式索引跟切片不一样，是将数据复制到新数组中。

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