Необычное индексирование массивов NumPy в Python

Рассмотрим необычную технику индексации для выбора элементов массива numpy в Python.

Введение в необычное индексирование

Ранее вы узнали, как выбирать элементы из массива numpy, используя методы индексации и нарезки.

Помимо использования индексации и нарезки, NumPy предоставляет вам удобный способ индексации массива, называемый fancy indexing.

Необычное индексирование позволяет индексировать массив numpy, используя следующее:

• Еще один массив numpy.
• Список Python.
• Последовательность целых чисел.

Давайте посмотрим на следующий пример:

import numpy as np

a = np.arange(1, 10)
print(a)

indices = np.array([2, 3, 4])
print(a[indices])

Выход:

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[3 4 5]

Как это работает.

• Сначала используйте функцию arange(), чтобы создать массив numpy, включающий числа от 1 до 9:

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

• Во-вторых, создайте второй массив numpy для индексации:

indices = np.array([2, 3, 4])

• В-третьих, используйте массив индексов для индексации массива:

print(a[indices])