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本文所使用的Numpy版本为：
Version: 1.20.3
。基于Python和C++开发的Numpy一般被认为是Python中最好的Matlab替代品，其中最常见的就是各种Numpy矩阵类型的运算。对于矩阵的运算而言，取对轴和元素是至关重要的，这里我们来看看一些常见的Numpy下标取法和标记。
二维矩阵的取法
这里我们定义一个4*4的矩阵用于取下标，为了方便理解，这个矩阵中所有的元素都是不一样的：
In [1]: import numpy as npIn [2]: x = np.arange(16).reshape((4,4))In [3]: xOut[3]:array([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11],[12, 13, 14, 15]])
取单行和单个元素
比如我们想取第一行的所有元素，那么就是x[0]，如果想取第一行的第一列的元素，那么就是x[0][0]，而在numpy中为了简化，可以讲x[0][0]写成x[0,0]的形式：
In [4]: id = 0In [5]: x[id]Out[5]: array([0, 1, 2, 3])In [6]: x[id][id]Out[6]: 0In [7]: x[id,id]Out[7]: 0
下标的list和tuple格式区分
在上一个章节中我们提到的取单个元素x[0,0]的方法，其实本质上等同于x[(0,0)]，也就是一个tuple的格式，但是如果把这里的tuple格式换成list，所表示的含义和得到的结果是完全不一样的：
In [8]: id = [1,1]In [9]: x[id]Out[9]:array([[4, 5, 6, 7],[4, 5, 6, 7]])In [10]: x[id,id]Out[10]: array([5, 5])In [11]: id = (1,1)In [12]: x[id]Out[12]: 5
这里list格式的id，代表的意思是分别取第二行和第二行的内容，再放到一个完整的矩阵中。如果id设置为[1,2]的话，就是分别取第二行和第三行，而不是取第二行的第二个元素。如果需要取第二行的第二列的元素，那么还是需要用tuple的格式来取下标。有一个比较有意思的点是，如果把刚才的下标重复输入两次，也就是x[[1,2],[1,2]]的话，所表示的含义是分别取x[1][1]和x[2][2]，再放到同一个矩阵中，也是一种比较常用的分离式取下标的方法。
冒号的使用
在Numpy的下标中，冒号和后置逗号同时出现，表示轴向全取，比如x[0,:]表示取x的第一行的所有数据，x[:,0]表示取第一列的所有数据：
In [14]: id = 1In [15]: x[id,:]Out[15]: array([4, 5, 6, 7])In [16]: x[:,id]Out[16]: array([ 1, 5, 9, 13])
现存的list与numpy.array不相兼容的取法
虽然上文我们提到，如果下标被定义成一个list格式的话，就表示分别取。但是目前Numpy的实现中还有这样的一个遗留问题，就是使用多维的list格式取下标，会自动将最外层转化成tuple的格式，采用tuple的取法。虽然计算时会给出告警，但是目前来说也需要引起一定的注意。
In [17]: id = [[1],[1]]In [18]: x[id]<ipython-input-18-23f8764f4b7e>:1: FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`, which will result either in an error or a different result.x[id]Out[18]: array([5])In [19]: id = np.array([[1],[1]])In [20]: x[id]Out[20]:array([[[4, 5, 6, 7]],[[4, 5, 6, 7]]])
两个冒号的组合用法
在Numpy中冒号不与后置逗号同时出现时，表示的含义是从冒号前的元素取值到冒号后的元素，比如x[0:3]所表示的元素是[x[0],x[1],x[2]]。如果是两个冒号连用中间没有逗号的话，比如x[0:3:2]，表示的是每隔2个元素取一个，最后得到的应该是[x[0],x[2]]。还有一种非常常见的操作是取[::-1]这样的下标，所表示的含义就是对当前轴进行倒序。
In [31]: x[::-1]Out[31]:array([[12, 13, 14, 15],[ 8, 9, 10, 11],[ 4, 5, 6, 7],[ 0, 1, 2, 3]])In [32]: x[::-1,::-1]Out[32]:array([[15, 14, 13, 12],[11, 10, 9, 8],[ 7, 6, 5, 4],[ 3, 2, 1, 0]])
用None作扩维
虽然在Numpy中有broadcast和expand_dim之类的函数可以对矩阵进行扩维或者是广播，但是更方便的操作是对需要扩展的维度取一个None的下标，比如要把一个(4,4)大小的矩阵扩展成(1,4,4)，那么就对下标取[None,:]或者[None,:,:]即可。而如果需要把(4,4)变成(4,1,4)，那就需要把None换个位置为[:,None,:]就可以实现：
In [33]: x[None,:]Out[33]:array([[[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11],[12, 13, 14, 15]]])In [34]: x[:,None,:]Out[34]:array([[[ 0, 1, 2, 3]],[[ 4, 5, 6, 7]],[[ 8, 9, 10, 11]],[[12, 13, 14, 15]]])In [35]: x[:,:,None]Out[35]:array([[[ 0],[ 1],[ 2],[ 3]],[[ 4],[ 5],[ 6],[ 7]],[[ 8],[ 9],[10],[11]],[[12],[13],[14],[15]]])
高维矩阵的取法
在高维矩阵中，因为没有了行和列这样的概念，因此需要从轴上去理解相关操作，我们先定义一个简单的三维张量：
In [49]: y = np.arange(32).reshape((2,4,4))In [50]: yOut[50]: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]]])
常规的操作其实都跟前面章节中介绍二维张量一致，这里我们考虑一种比较特殊的场景。就是如果同样用二维矩阵的取法去取，只是第一条轴每个元素取一个id，比如取第0条轴的[0,1]元素和第1条轴的[2,3]元素，那么其实最简单的方案就是在第一个下标的位置加上一个位置元素，这个位置元素用下标id的第一个轴的长度去定义即可：
In [58]: id = np.array([[0,1],[2,3]])In [59]: y[np.arange(id.shape[0]),id[:,0],id[:,1]]Out[59]: array([ 1, 27])
总结概要
这篇文章的主要内容是梳理在Numpy中经常用到的各种取下标的操作，包括但不限于取指定轴的所有元素、取指定位置的单个元素、取指定位置的多个元素、扩维以及取未显式给定位置的多个元素等等。比较重要的是在Numpy中tuple的取法和list的取法是代表不一样的含义，并且由于历史原因，Numpy中存在一些list取法和numpy.array的取法表示不一致的地方，在本文中进行了总结。
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