教程｜Python之Numpy ndarray 基本介紹 4
教程｜Python之Numpy ndarray 基本介紹 3
知識點10. 布林型索引
來看這樣一個例子，假設我們有一個用於儲存資料的陣列以及一個儲存姓名的陣列（含有重複項）。在這裡，我將使用numpy.random中的randn函式生成一些正態分佈的隨機資料：
假設每個名字都對應data陣列中的一行，而我們想要選出對應於名字"Bob"的所有行。跟算術運算一樣，陣列的比較運算（如==）也是向量化的。因此，對names和字串"Bob"的比較運算將會產生一個布林型陣列：
這個布林型陣列可用於陣列索引：
注意：如果布林型陣列的長度不對，布林型選擇就會出錯，因此一定要小心。
布林型陣列的長度必須跟被索引的軸長度一致。此外，還可以將布林型陣列跟切片、整數混合使用：
下面的例子，我選取了names == 'Bob'的行，並索引了列：
要選擇除"Bob"以外的其他值，既可以使用不等於符號（!=），也可以通過~對條件進行否定：
~操作符用來反轉條件很好用：
選取這三個名字中的兩個需要組合應用多個布林條件，使用&（和）、|（或）之類的布林算術運算子即可：
通過布林型索引選取陣列中的資料，將總是建立資料的副本，即使返回一模一樣的陣列也是如此。
注意：Python關鍵字and和or在布林型陣列中無效。要使用&與|。
通過布林型陣列設定值是一種經常用到的手段。為了將data中的所有負值都設定為0，我們只需：
通過一維布林陣列設定整行或列的值也很簡單：
知識點11. 花式索引
花式索引（Fancy indexing）是一個NumPy術語，它指的是利用整數陣列進行索引。假設我們有一個8×4陣列：
為了以特定順序選取行子集，只需傳入一個用於指定順序的整數列表或ndarray即可：
這段程式碼確實達到我們的要求了！使用負數索引將會從末尾開始選取行
一次傳入多個索引陣列會有一點特別。它返回的是一個一維陣列，其中的元素對應各個索引元組：
這個花式索引的行為可能會跟某些使用者的預期不一樣（包括我在內），選取矩陣的行列子集應該是矩形區域的形式才對。下面是得到該結果的一個辦法：
記住，花式索引跟切片不一樣，它總是將資料複製到新陣列中。
知識點12. 陣列轉制和軸對換
轉置是重塑的一種特殊形式，它返回的是源資料的檢視（不會進行任何複製操作）。陣列不僅有transpose方法，還有一個特殊的T屬性：
在進行矩陣計算時，經常需要用到該操作，比如利用np.dot計算矩陣內積：
對於高維陣列，transpose需要得到一個由軸編號組成的元組才能對這些軸進行轉置（比較費腦子）：
簡單的轉置可以使用.T，它其實就是進行軸對換而已。ndarray還有一個swapaxes方法，它需要接受一對軸編號：
swapaxes也是返回源資料的檢視（不會進行任何複製操作）
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