python - NumPy 2D 数组普通切片与基于 bool 的切片

Question

我是 Numpy 的新手，我正在尝试 2D 数组 Numpy， 当以两种不同的方式对数组进行切片时，我进行了以下观察

a = numpy.array([[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5]])
slice1 = a[:,:3]
slice1[0,0] = 100
print(a) 
-- gives, 100 2 3 4 5
           1  2 3 4 5

根据 numpy 文档，此行为是预期的 但考虑一下这个切片

a = numpy.array([[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5]])
slice2 = a[[True,True],:3]
slice2[0,0] = 100
print(a) 
-- gives us
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5

谁能解释一下这两种方法之间的区别

Answer 1

来自NumPy indexing documentation :

Advanced indexing always returns a copy of the data (contrast with basic slicing that returns a view).

毕竟，如果您想让 some_arr[[True, False, False, True, True, False]] 返回 View ，就没有办法让跨步起作用。