在本节中,我们将介绍另一种数组索引方式,称为花式索引。
花式索引就像我们已经看到的简单索引,但是我们传递索引数组来代替单个标量。这使我们能够非常快速地访问和修改数组的复杂子集。...[ 8, 9, 10, 11]])
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与标准索引一样,第一个索引指代行,第二个索引指代列:
row = np.array([0, 1, 2])
col = np.array([2, 1, 3])...X[row, col]
# array([ 2, 5, 11])
注意结果中的第一个值是X[0,2],第二个是X[1,1],第三个是X[2,3]。...(参见“超参数和模型验证”),以及在采样方法中用于回答统计问题。...另一种本质上类似的方法是ufunc的reduceat()方法,你可以阅读 NumPy 文档。
示例:数据分箱
你可以使用这些想法有效地分割数据来手动创建直方图。