Numpy 多维数组索引报错解决方案

在本文中，我们将介绍在使用 NumPy 进行多维数组索引时可能会出现的报错，并提供相应的解决方案。

阅读更多：Numpy 教程

问题描述

当使用多维数组索引时，有时会出现如下的报错信息：

IndexError: too many indices for a 1D array

这个报错信息可以简单地解释为，我们使用了超过数组的维度数量的索引，这超出了数组的索引范围，从而导致这个错误。

举个例子，我们有一个二维数组 a：

import numpy as np

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

现在我们想要提取第一行第二列（也就是数字 2），我们可以这样做：

a[0, 1]

这个语句将返回 2，因为 a 的第一行第二列的确是数字 2。但是，如果我们使用了不正确的索引方式，就会引发上述的报错信息：

a[0][1]

这个语句会报错，因为我们在使用 Python 嵌套式的索引方式时，要求每一层嵌套的维度数量和数组的维度数量相同。

解决方案

为了解决这个问题，我们需要确定自己使用的是哪种索引方式，并遵循一些简单的规则。

多维数组索引方法

Python 中的嵌套式索引是一种常用的多维数组索引方法。我们可以使用嵌套式索引提取多维数组中的元素。例如，我们可以按照如下的方式提取数组 a 中的第一个元素：

a[0][0]

这个语句使用了嵌套式索引的方式来提取数组中的元素。

同时，我们也可以使用逗号分隔的方式进行多维数组索引。例如，我们可以按照如下的方式提取数组 a 中的第一个元素：

a[0, 0]

这个语句使用了逗号分隔的方式来提取数组中的元素。

索引规则

无论使用哪种索引方式，都要注意一些简单的规则，以避免报错。

1. 索引数量不能超过数组的维度数量。
2. 嵌套式索引中，每一层嵌套的维度数量和数组的维度数量相同。
3. 逗号分隔索引中，逗号后面的所有数字都是数组的维度数量要相同，不能多也不能少。

接下来我们分别举例说明这三条规则：

规则 1

当我们使用嵌套式索引超过了数组的维度数量时，就会引发报错。比如，对于一个二维数组，我们使用了三个嵌套式索引：

a[[0][0][0]]

这个语句将会报错，提示我们使用了太多的索引。

规则 2

当我们使用嵌套式索引时，每一层嵌套的维度数量和数组的维度数量应该相同。如果不同，就会引发报错。比如，对于一个二维数组，我们只使用了一个嵌套式索引：

a[0]

这个语句是可以正常运行的，因为 a 的维度数量和索引的维度数量相等。

但是，如果我们使用了两个嵌套式索引，却没有加上逗号分隔：

a[0][0]

这个语句将会报错，提示我们使用了错误的嵌套式索引。

规则 3

当我们使用逗号分隔式索引时，逗号后面的所有数字都应该是数组的维度数量。如果使用了过少或过多的数字，就会引发报错。比如，对于一个二维数组，我们使用了两个数字相连的逗号分隔式索引：

a[0,,1]

这个语句将会报错，提示我们使用了多余的逗号扩展了维度数量。

而且，也不能使用过少的数字：

a[0, 1]

这个语句是可以正常运行的，因为 a 的维度数量和使用的索引的维度数量相等。但是，如果我们省略了数字 1：

a[0, ]

这个语句也会报错，提示我们使用了太少的逗号扩展了维度数量。

使用 NumPy 函数

最后，我们介绍两个可以避免使用多维数组索引的 NumPy 函数。

1. np.take: 该函数将数组元素沿给定轴从索引数组中摘取，并返回组成新数组的元素。
2. np.choose: 该函数按照从索引数组中提供的索引列表，从一组数组（选择列表）中选择元素，并返回组成新数组的元素。

下面分别介绍这两个函数的使用方法。

np.take

np.take 函数可以使用以下方式进行使用：

np.take(a, indices, axis)

其中，a 表示输入的数组；indices 是要提取的索引序列，可以是整数，也可以是数组；axis 是要在其上工作的轴。将所有沿着该轴的输入数组元素放在同一个一维数组中，并以此访问该数组。

下面是一个使用 np.take 的例子：

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
indices = [0, 1]
b = np.take(a, indices, axis=1)
print(b)

这个例子输出的结果是：

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

其中，变量 b 是沿着第二个轴提取的 a 的元素，其结果与原始矩阵相同。

np.choose

np.choose 函数可以使用以下方式进行使用：

np.choose(a, choices, out=None, mode='raise')

其中，a 是表示索引的整数或者布尔组成的数组，或者其中的元素是这些类型的结构数组；choices 是一组数组，每个数组中的元素是相同的形状和类型；out 表示结果输出的位置；mode 是表示超出索引数目时，是抛出异常，还是用最后一个索引作为其余索引。

下面是一个使用 np.choose 的例子：

a = np.array([0, 1, 2, 3])
choices = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
b = np.choose(a, choices)
print(b)

这个例子输出的结果是：

array([ 1,  6, 11,  4])

其中，变量 b 是根据 a 的索引来选择各个选择列表的元素，其结果就是 choices 中对应索引处的元素。

总结

在本文中，我们介绍了多维数组索引可能会出现的报错以及如何避免这些报错。同时，我们还介绍了两个可以使用的 NumPy 函数：np.take 和 np.choose，以及它们的使用方法。

使用正确的索引方式以及选择合适的函数，可以避免在多维数组索引时遇到的各种问题，从而高效地进行 NumPy 编程。