我正在忙于阅读Wes Mckinney编写的Python进行数据分析，并且遇到了以下示例，该示例有些令人困惑。它涉及将多个索引数组传递给np数组。
给定以下np.array
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]
[24 25 26 27]
[28 29 30 31]]
当我们使用以下值在数组上执行花式索引时
arr[[1, 5, 7, 2], [0, 3, 1, 2]]
以下结果
array([ 4, 23, 29, 10])
这不是我真正希望的。>我知道它应该返回一个1 d个元素数组，该数组对应于每个实例tupple。它返回的实际值使我感到困惑。
我认为它应该返回的元组应该是（0,1），（5,3），（7、1），（2、2）
应该返回[4，没有这样的元素，没有这样的元素，10]
我到底想念什么？
当您为2D数组中的第一个元素建立索引时arr，您将获得第一行：
In [119]: arr = np.array([[0,1,2],[3,4,5]])
In [120]: arr
Out[120]:
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
In [123]: arr[0]
Out[123]: array([0, 1, 2])
因此，在NumPy-lingo中，“ 0轴”与的行关联arr。还要注意arr列表之间和列表之间的紧密联系
In [126]: lol = [[0,1,2],[3,4,5]]
In [127]: lol[0]
Out[127]: [0, 1, 2]
当然，对于列表列表，lol[0]应该返回第一个项目，这是很有意义的[0, 1, 2]。arr[0]行为相同-返回看起来像行的东西。
同样，如果沿第二根轴切片，则会得到一列。
In [125]: arr[:, 0]
Out[125]: array([0, 3])
通常，索引的顺序与轴的顺序匹配。首先是0轴，然后是1轴，依此类推。
因此，在2D数组中，0轴与行关联，而1轴与列关联。
如果您正在考虑沿x和y轴排列的数组元素，这可能对您来说是倒向的。在几何中，x轴通常指向右侧，而y轴是垂直的。因此，在几何图形中，坐标（x，y）首先给出水平索引，然后给出垂直索引。
索引数组时，由于上面显示的原因，关联被反向了。
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