Numpy 中使用元组索引时的奇怪行为

在本文中，我们将介绍在使用 Numpy 时出现的一种奇怪的行为，即使用元组进行索引时出现的问题。

阅读更多：Numpy 教程

元组索引的基本用法

在 Numpy 中，我们通常使用整数或数组进行索引，例如：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

print(a[0, 1])  # 输出 2
print(a[1])  # 输出 [3 4]

但是，Numpy 还允许我们使用元组进行索引，例如：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

print(a[(0, 1)])  # 输出 2
print(a[(1,)])  # 输出 [3 4]

我们可以看到，使用元组进行索引可以得到与整数或数组相同的结果。

出现的问题

但是，在某些情况下，使用元组进行索引可能会出现奇怪的行为。

例如，考虑以下代码：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([a, a * 2])

print(b[(0, 1)])  # 输出 [[1 2] [3 4]]
print(b[(0, 1), (1, 0)])  # 输出 [2 3]

我们期望得到的结果是 [2 3]，因为元组 (0, 1) 应该对应于矩阵 [[1, 2], [3, 4]]，而元组 (1, 0) 对应于矩阵 [6, 8], [9, 12]] 的左下角的 3。

但是，实际上得到的结果是 [4 6]，这是什么原因呢？

事实上，在 Numpy 中，使用元组进行索引时，Numpy 会将元组中的每个元素与对应维度的索引相加，然后得到一个新的索引。在上面的示例中，元组 (0, 1), (1, 0) 相当于索引 [0, 1], [1, 0]，即得到了矩阵的四个角落的数，然后排列成了 [1, 4, 3, 6] 的一维数组。

解决方案

为了避免这种奇怪的行为，我们可以使用数组进行索引，而不是元组。例如，上面的示例代码可以改写为：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([a, a * 2])

print(b[[0, 1], [1, 0]])  # 输出 [2 3]

在这里，我们使用了数组 [0, 1], [1, 0]，而不是元组 (0, 1), (1, 0)，因此得到了正确的结果。

除了使用数组之外，我们还可以使用布尔类型或者切片进行索引，例如：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([a, a * 2])

print(b[b.sum(axis=(1, 2)) > 6])  # 输出 [[[3 4] [6 8]]]

在这里，我们使用了布尔类型的索引，得到了矩阵中所有元素之和大于 6 的子矩阵。

总结

在 Numpy 中，使用元组进行索引可能会出现奇怪的行为，导致得到错误的结果。为了避免这种情况，我们可以使用数组、布尔类型或者切片进行索引。尤其是在涉及到多维数组的时候，我们应该格外注意元组索引的用法，避免因为不正确的索引方式而出现错误的结果。