当索引是multiD数组时如何使用np.take

当索引是multiD数组时，可以使用np.take函数来获取指定索引位置的元素。

np.take函数的语法如下： np.take(a, indices, axis=None, out=None, mode='raise')

参数说明：

• a：输入的数组，可以是一维或多维数组。
• indices：要获取的元素的索引，可以是整数、整数列表或整数数组。
• axis：指定在哪个轴上进行索引，默认为None，表示将数组展平后进行索引。
• out：指定输出的数组，如果不指定，则创建一个新的数组来存储结果。
• mode：指定索引超出范围时的处理方式，默认为'raise'，表示抛出异常，还可以选择'wrap'或'clip'。

使用np.take函数可以实现对多维数组的索引操作，例如：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用np.take函数获取指定索引位置的元素
indices = [0, 2]
result = np.take(arr, indices, axis=1)

print(result)

输出结果为：

[[1 3]
 [4 6]
 [7 9]]

在这个例子中，我们创建了一个二维数组arr，然后使用np.take函数获取了每一行中索引为0和2的元素，最终得到了一个新的二维数组result。

对于np.take函数的更多详细信息，可以参考腾讯云的NumPy文档：NumPy - np.take。