在numpy中保持维数的数组的索引列表

在numpy中，可以使用索引列表来保持数组的维度。索引列表是一个包含各个维度索引值的列表，可以用于访问多维数组中的特定元素或子数组。

例如，假设我们有一个2维数组arr，我们想要保持其维度，可以使用索引列表来访问数组的元素。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])

# 使用索引列表来访问数组的元素
indices = [1, 2]
element = arr[indices]
print(element)  # 输出 [6]

在上面的示例中，我们定义了一个索引列表indices，其中包含两个索引值[1, 2]。通过使用索引列表arr[indices]，我们访问了数组arr中的元素arr[1, 2]，并将结果保存在element变量中。最后，我们打印了element的值，输出为[6]。

索引列表也可以用于访问多维数组的子数组。例如，我们可以通过使用多个索引列表来访问数组的不同维度，从而获取特定的子数组。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 使用索引列表来访问数组的子数组
row_indices = [0, 2]
col_indices = [1, 2]
sub_array = arr[row_indices, col_indices]
print(sub_array)  # 输出 [2, 9]

在上面的示例中，我们定义了两个索引列表row_indices和col_indices，分别包含了要访问的行和列的索引值。通过使用这两个索引列表arr[row_indices, col_indices]，我们访问了数组arr中的子数组arr[[0, 2], [1, 2]]，并将结果保存在sub_array变量中。最后，我们打印了sub_array的值，输出为[2, 9]。

以上是关于在numpy中保持维数的数组的索引列表的介绍和示例。如果你需要更多关于numpy的学习资源，可以参考腾讯云的numpy产品文档：腾讯云numpy产品介绍。