需要对 numpy 索引进行一些说明吗？答案

【问题标题】：Some clarification on numpy indexing needed?需要对 numpy 索引进行一些说明吗？
【发布时间】：2016-06-16 13:14:56
【问题描述】：

我有以下 numpy 数组：

        boxIDx = 3
        index = np.array([boxIDs!=boxIDx]).reshape(-1,1)
        print('\nbboxes:\t\n', bboxes)
        print('\nboxIDs:\t\n', boxIDs)
        print('\nIndex:\t\n', index)

输出是：

    bboxes: 
     [[370 205  40  40]
      [200 100  40  40]
      [ 30  50  40  40]]
    boxIDs: 
     [[1]
      [2]
      [3]]
    Index:  
     [[ True]
      [ True]
      [False]]

问题：如何使用我的索引“删除”第三行（bbox）？

我试过了：

bboxes = bboxes[index,:]

还有：

bboxes = bboxes[boxIDs!=boxIDx,:]

这两个都给我以下错误：

IndexError: too many indices for array

对不起，如果这是愚蠢的 - 但我在这里遇到了麻烦：/

【问题讨论】：

标签： python python-3.x numpy indexing

【解决方案1】：

发生错误是因为您尝试传递向量而不是索引数组。您可以使用reshape(-1) 或reshape(3) 作为您的index：

In [56]: bboxes[index.reshape(-1),:]
Out[56]:
array([[370, 205,  40,  40],
       [200, 100,  40,  40]])

In [57]: bboxes[index.reshape(3),:]
Out[57]:
array([[370, 205,  40,  40],
       [200, 100,  40,  40]])

In [58]: index.reshape(-1)
Out[58]: array([ True,  True, False], dtype=bool)

In [59]: index.reshape(-1).shape
Out[59]: (3,)

【讨论】：

【解决方案2】：

由于Index是二维的，所以必须去掉额外的维度，所以

no_third = bboxes[Index[:,0]] 
# array([[370, 205,  40,  40],
#        [200, 100,  40,  40]])

【讨论】：