《深度学习与图像识别：原理与实践》—2.3.10　FancyIndexing

2.3.10　FancyIndexing

要索引向量中的一个值是比较容易的，比如通过x[0]来取值。但是，如果想要更复杂地取数，比如，需要返回第3个、第5个以及第8个元素时，应该怎么办？示例代码如下：

import numpy as np

x = np.arange(15)

ind = [3,5,8]

print(x[ind]) #使用fancyindexing就可以解决这个问题

我们也可以从一维向量中构成新的二维矩阵，示例代码如下：

import numpy as np

x = np.arange(15)

np.random.shuffle(x)

ind = np.array([[0,2],[1,3]])  #第一行需要取x向量中索引为0的元素，以及索引为2的元素，

                                   第二行需要取x向量中索引为1的元素以及索引为3的元素

print(x)

print(x[ind])

我们来看下输出结果很容易就能明白了：

[ 3  2  7 12  9 13 11 14 10  5  4  1  6  8  0]

[[ 3  7]

 [ 2 12]]

对于二维矩阵，我们使用fancyindexing取数也是比较容易的，示例代码如下：

import numpy as np

x = np.arange(16)

X = x.reshape(4,-1)

row = np.array([0,1,2])

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

print(X[row,col])           #相当于取三个点，分别是(0,1),(1,2),(2,3)

print(X[1:3,col])             #相当于取第2、3行，以及需要的列