python - bool 索引但结果是一些其他操作

Question

我正在尝试做 bool 索引但是..

np.random.randn(8).reshape((4,2))
Out[11]: 
array([[-1.13058416,  1.08397186],
       [-1.2730122 ,  0.78306498],
       [-0.05370502, -1.16723298],
       [ 1.01750955, -0.95029671]])

a=np.random.randn(8).reshape((4,2))

a[[2==3,3==0,0==0,1!=1]]
Out[13]: 
array([[ 0.18235299, -2.53482367],
       [ 0.18235299, -2.53482367],
       [-1.03752809, -2.2790847 ],
       [ 0.18235299, -2.53482367]])

刚刚发生了什么？我在想更像是 Bool 索引。这是什么操作？我不是要将此更正为 Bool 索引。相反，我问这个操作发生了什么？这是合法的吗？

Answer 1

很容易将 ndarray 视为增强的 list。数组上的广播和操作会自动扩展到涉及这些操作的列表，因此您可以添加一个数组和一个广播兼容形状列表，numpy 不会尝试连接这两个(因为它会尝试连接两个列表).

一个巨大的(对我来说，令人困惑的)异常(exception)是 fancy indexing .花式索引本身已经让我感到困惑(作为来自 MATLAB 的人)，因为以下两个给出不同的结果很奇怪:

import numpy as np
A = np.random.rand(3,3)
A[0:1,0:1]
A[range(2),range(2)]

前者是一个切片操作，返回一个 2×2 的子矩阵。后者是花式索引的情况，只返回一个 2 元素数组，包含 A[0,0] 和 A[1,1]。

您的问题与同样奇怪的事情有关: bool 值 的列表和数组在花式索引中使用时表现不同。根据您的问题考虑以下两个示例:

A = np.random.rand(4,2)
bool_index_list = [False, True, True, False]
bool_index_array = np.array(bool_index_list)
A[bool_index_list].shape
A[bool_index_array].shape

前者返回(4,2)，后者返回(2,2)。

在前一种情况下，由于索引是一个列表， bool 值被转换为相应的整数，而结果值是[0,1,1,0] 用作矩阵中的实际索引，分别返回 [first,second,second,first] 行。

在后一种情况下，dtype=bool 的索引 array 被用作您期望的那样:它被用作掩码以忽略那些行A，其索引为 False。

numpy release notes ，除其他事项外，表明

In the future Boolean array-likes (such as lists of python bools) will always be treated as Boolean indexes and Boolean scalars (including python True) will be a legal boolean index.

相应地，上面的基于列表的索引案例在 numpy 1.10.1 中给我以下警告:

FutureWarning: in the future, boolean array-likes will be handled as a boolean array index

所以对您的问题的简短回答是它是合法的，但时间不长。坚持使用基于 ndarray 的花式索引，您应该不会遇到任何障碍。