python - 元组索引 numpy 数组的奇怪行为

Question

在使用元组列表(使用 python 2.7.8 和 numpy 1.9.1)索引平面 numpy 数组时，我注意到一些令人困惑的行为。我的猜测是这与数组维度的最大数量(我认为是 32)有关，但我一直无法找到文档。

>>> a = np.arange(100)
>>> tuple_index = [(i,) for i in a]
>>> a[tuple_index] # This works (but maybe it shouldn't)
>>> a[tuple_index[:32]] # This works too
>>> a[tuple_index[:31]] # This breaks for 2 <= i < 32
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: too many indices for array
>>> a[tuple_index[:1]] # This also works...

如果元组列表是 32 个或更大的元素，它是否被“扁平化”？这在某处记录了吗？

Answer 1

区别似乎是第一个示例触发花哨的索引(它只是从同一维度中选择列表中的索引)，而 tuple_index[:31] 被视为索引元组(这意味着从多个轴中进行选择)。

如您所述，NumPy 数组的最大维数(通常)为 32:

>>> np.MAXDIMS
32

根据 mapping.c 中的以下评论文件(其中包含解释用户传递的索引的代码)，任何小于 32 的元组序列都被展平为索引元组:

/*
 * Sequences < NPY_MAXDIMS with any slice objects
 * or newaxis, Ellipsis or other arrays or sequences
 * embedded, are considered equivalent to an indexing
 * tuple. (`a[[[1,2], [3,4]]] == a[[1,2], [3,4]]`)
 */

(我还没有在 SciPy 网站的官方文档中找到这方面的引用资料。)

这使得 a[tuple_index[:3]] 等同于 a[(0,), (1,), (2,)]，因此“索引过多”错误(因为 a 只有一个维度，但我们暗示有三个维度)。

另一方面，a[tuple_index] 与 a[[(0,), (1,), (2,), ..., ( 99,)]] 生成二维数组。