Python 3.x 在numpy中使用布尔数组索引会导致ValueError

我试着用布尔数组建立索引

def boolean_array_indexing_each_dim1():
    a = np.array(
                 [
                  ['a','b','c','d'],
                  ['e','f','g','h'],
                  ['i','j','k','l'],
                  ['m','n','o','p']
                  ]
                 )
    print('a=\n',a.shape,'\n',a)
    b1 = np.array([True,True,True,False]) #gives error
    #b1 = np.array([True,False,True,False]) #works
    print('b1=\n',b1.shape,'\n',b1)
    b2 = np.array([True,False,True,False])
    print('b2=\n',b2.shape,'\n',b2)  
    selected = a[b1,b2]
    print('selected=\n',selected.shape,'\n',selected)

数组

b1=np。数组（[True，True，True，False]）

导致“ValueError形状不匹配：对象无法广播到单个形状”

数组

b1=np.array（[True，False，True，False]）

但是可以工作并产生一个结果“['a'k']”

---

为什么会发生这种错误？有人能告诉我吗

原因是第一个

b1

数组有3个

True

值，第二个数组有2个

True

值。它们分别相当于通过

[0,1,2]，[0,2]

建立索引。Numpy的索引“工作”是根据

b1

和

b2

数组中的位置序列构造索引对。对于

[0,1,2]，[0,2]

的情况，它构造索引对

（0,0）、（1,2）

，但是

b1

中没有最后的

2

的伙伴，因此它会引发

ValueError

。您的备用

b1

有效，因为它恰好与您的

b2

具有相同数量的

True

值

我怀疑你打算完成的是

selected = a[b1,:][:,b2]

这将始终沿轴0使用

b1

对阵列进行切片，然后沿轴1使用

b2

对其进行切片