Numpy布尔索引和花式索引

1. 布尔索引:指的是一个由布尔值组成的数组可以作为一个数组的索引，返回的数据为True值对应位置的值。布尔值数组长度必须和数组轴索引长度一致。

   #一维数组 
   arr1 = np.arange(5)
   """[0 1 2 3 4]"""
   bool1 = [True,False,False,True,False]
   arr1[bool1]
   array([0, 3]) #获取到下标0,3位置bool值为True的元素
   
   #二维数组
   arr2 = np.random.rand(5,4)
   """
   [[0.46997479 0.30359067 0.55125259 0.63899705]
    [0.37201402 0.53077412 0.62129647 0.18914937]
    [0.41954877 0.68191221 0.75394428 0.18423583]
    [0.70372303 0.6412821  0.12537964 0.04018929]
    [0.56545976 0.88056762 0.08840744 0.33807558]]"""
   bool1 = [True,False,False,True,False]
   arr2[bool1] # 获取数组中下标0,3位置bool值为True的行
   """
   [[0.46997479 0.30359067 0.55125259 0.63899705]
    [0.70372303 0.6412821  0.12537964 0.04018929]]
   """
   
   #布尔索引和切片组合
   arr2[bool1, 2] 
   # array([0.55125259, 0.12537964]) 
   arr2[bool1, 1:4] 
   """array([[0.30359067, 0.55125259, 0.63899705],
          [0.6412821 , 0.12537964, 0.04018929]])"""
   
   #布尔赋值
   #通过逻辑运算，把满足条件的值设置为指定的值（后面会详细讲到）
   bool3 = arr2>0.5
   arr2[bool3] = 1
   """
   [[0.46997479 0.30359067 1.         1.        ]
    [0.37201402 1.         1.         0.18914937]
    [0.41954877 1.         1.         0.18423583]
    [1.         1.         0.12537964 0.04018929]
    [1.         1.         0.08840744 0.33807558]]
   """
   

2. 花式索引:指的是用整数数组进行数据索引。根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。对于使用一维整型数组作为索引，如果目标是一维数组，那么索引的结果就是对应位置的元素；如果目标是二维数组，那么就是对应下标的行

   #这里的整数数组可以是Numpy的数组,也可以是Python的列表
   arr3=np.random.randint(100,size=(7,5))
   arr3
   """
   array([[21, 29, 51, 93, 18],
          [16, 79, 63, 55, 40],
          [98, 48, 61, 27, 63],
          [37,  3, 48, 54, 69],
          [92, 78, 92, 93, 17],
          [36, 43, 38, 46, 25],
          [41,  1, 10, 56, 99]])
   """
   # 使用花式索引，有顺序
   arr3[[0,2,5]] #获取对应下标的行
   """
   array([[21, 29, 51, 93, 18],
          [98, 48, 61, 27, 63],
          [36, 43, 38, 46, 25]])
   """
   arr3[[-2,-1]] #使用负的索引，从尾部选择
   """
   array([[36, 43, 38, 46, 25],
          [41,  1, 10, 56, 99]])
   """
   
   #多个索引数组
   arr3[[0,3,5],[2,3,4]] #取出（0,2），（3,3），（5,4）元素
   """
   array([51, 54, 25])
   """
   
   arr3[[1,5,6,2]][:,[0,3,1,2]]
   """
   array([[16, 55, 79, 63],
          [36, 46, 43, 38],
          [41, 56,  1, 10],
          [98, 27, 48, 61]])
   """
   
   

   花式索引和切片不一样，它总是将数据复制到一个新的数组中。！！！