我是新来的python，我正在研究类似于以下的代码，
import numpy as np
a = np.ones([1,1,5,5], dtype='int64')
b = np.ones([11], dtype='float64')
x = b[a]
print (x.shape)
# (1, 1, 5, 5)
我查看了 pythonnumpy文档，我没有找到与这种情况相关的任何内容。我不确定这里发生了什么，也不知道去哪里找。
编辑实际代码
def gausslabel(length=180, stride=2):
gaussian_pdf = signal.gaussian(length+1, 3)
label = np.reshape(np.arange(stride/2, length, stride), [1,1,-1,1])
y = np.reshape(np.arange(stride/2, length, stride), [1,1,1,-1])
delta = np.array(np.abs(label - y), dtype=int)
delta = np.minimum(delta, length-delta)+length/2
return gaussian_pdf[delta]
我猜这段代码试图证明如果你用数组索引一个数组，结果是一个与索引数组具有相同形状的数组（在这种情况下a）而不是索引数组（即b）
但这很令人困惑，因为b充满了1s。而是尝试使用b完整的不同数字：
>> a = np.ones([1,1,5,5], dtype='int64')
>> b = np.arange(11) + 3
array([ 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13])
>>> b[a]
array([[[[4, 4, 4, 4, 4],
[4, 4, 4, 4, 4],
[4, 4, 4, 4, 4],
[4, 4, 4, 4, 4],
[4, 4, 4, 4, 4]]]])
因为a是1s的数组，所以唯一b索引的元素是b[1]which equals 4。结果的形状虽然是 的形状a，用作索引的数组。
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