Python numpy索引器错误：当使用另一个索引矩阵时，数组的索引太多

我创建了一个矩阵a，如下所示：

>>> a = np.matrix("1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12")

>>> labels = np.matrix("1;0;1;1")

我创建了一个矩阵标签，如下所示：

>>> a = np.matrix("1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12")

>>> labels = np.matrix("1;0;1;1")

这是两个婚姻的样子：

>>> a
matrix([[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6],
        [ 7,  8,  9],
        [10, 11, 12]])
>>> labels
matrix([[1],
        [0],
        [1],
        [1]])

如您所见，当我选择所有列时，没有问题

>>> a[labels == 1, :]
matrix([[ 1,  7, 10]])

但是当我试图指定一列时，我得到了一个错误

>>> a[labels == 1, 1]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py", line 305, in     __getitem__
    out = N.ndarray.__getitem__(self, index)
IndexError: too many indices for array
>>>   

>a[labels==1，1]
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py”，第305行，在__
out=N.ndarray.\uuuu getitem\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu（自，索引）
索引器：数组的索引太多
>>>   

有人知道这是为什么吗？

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我知道已经有类似的问题了，但没有一个能很好地解释我的问题，答案对我也没有帮助。

因为

标签

是一个矩阵，当你做

标签==1

时，你会得到一个相同形状的布尔矩阵。然后执行

a[labels==1，：]

将只返回第一列，其中包含与匹配对应的行。请注意，您希望获得：

matrix([[ 1,  2,  3],
        [ 7,  8,  9],
        [10, 11, 12]])

虽然它对NumPy<1.8有效（正如@seberg所指出的），但没有实现（您只获得了第一列）

为了得到您想要的，您可以使用标签的展平视图：

a[labels.view(np.ndarray).ravel()==1, :]

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标签是二维的，但是索引使用它就像使用一维一样。实际上，第一个索引也是错误的，numpy>=1.8。你也会得到同样的错误。很好，我发现2D数组在大多数np工作中表现得更好。有了matlab背景，很多人默认使用矩阵vs数组。顺便说一句：我在1.7.labels.view（np.ndarray）中得到了相同的行为，将

labels

的类型更改为np.ndarray，而

ravel

调用使数组变平。注：可输入

==1