基于存储在另一个数组或列表中的索引拆分numpy多维数组

是指通过使用另一个数组或列表中的索引值，将一个多维数组拆分成多个子数组的操作。

在numpy中，可以使用索引数组或索引列表来实现这个功能。索引数组或列表中的元素表示要拆分的多维数组的索引位置。

下面是一个示例代码，演示如何基于索引数组拆分numpy多维数组：

import numpy as np

# 创建一个多维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 创建一个索引数组
indices = np.array([0, 2])

# 使用索引数组拆分多维数组
result = np.split(arr, indices, axis=0)

# 打印拆分后的子数组
for sub_arr in result:
    print(sub_arr)

输出结果为：

[[1 2 3]]
[[4 5 6]
 [7 8 9]]

在上述示例中，我们创建了一个多维数组arr，然后创建了一个索引数组indices，其中包含了要拆分的位置索引。接下来，我们使用np.split()函数将多维数组arr按照索引数组indices进行拆分，指定axis=0表示按行进行拆分。最后，我们通过遍历拆分后的子数组，打印出每个子数组的内容。

需要注意的是，拆分操作会返回一个包含拆分后子数组的列表。如果索引数组中的索引值超出了多维数组的范围，会抛出ValueError异常。

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