Numpy Indexing
从numpy的向量中取得需要的元素与从数组中取得元素类似，不过numpy提供了更高级的玩法，一起来看看。
一维向量
假设有向量a=[1,2,3,4]，从a中取得部分元素的方法有：
- 从中取出一个元素用
a[i]，i表示索引。 - 从中连续的多个元素，比如取出前三个元素，则使用
a[0:3]，可以把0给省略掉a[:3]。a[:-2]从中取出最后两个元素。 - 从中取出多个不连续的元素，参数为一个list。比如a[[0,2]]，表示取出第1和第3个元素。
- 取出所有元素用a[:]，这种表示方式在多维向量中很有用。
这里面的的规律则是：
- 用
a:b来表示一个范围，a为起点，b为终点(不包含在结果中)，a如果不写的话则表示0，b不写的话表示最后一个元素。 - 用
[a,b,c]来获取多个不连续的元素。
多维向量
从多维向量中取出元素的方式与从一维向量中取出元素类似，只是需要指定各个维度元素的范围。
比如，a为二维向量，如下：
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) |
看几个例子就明白是什么意思了。
a[:, -1]：第一维的范围是：，表示第一维所有元素都取出，第二维只去最后一个元素，因此结果是[3, 6]。注意：这里第二维是取最后一个元素，不是取出一个1维数组，因此降维了，结果就是个1维数组。a[:, -1:]，第一维依然是取出所有元素，第二维是最后一个元素，但是-1:是取出一个范围内的元素，只是这个范围只有1个元素，因此结果还是二维的，结果是[[3], [6]]。a[:, :2]，第一维取出所有元素，第二维取出前两个元素，因此结果是个二维向量[[1, 2], [4, 5]]。a[[1], [1,2]], 第一维取出第2个元素，第二维取出第2和3个元素，因此结果是[5, 6]。
简单来讲，只要依次分析各个维度上取哪些元素，然后组合起来即可。需要注意是每个维度上取出的单个元素还是一个范围。取出单个元素会降低维度。