Python 为什么NumPy高级索引为列表列表和NumPy数组生成不同的结果？

我有一个关于NumPy的高级索引的问题

我发现了一个问题，但我想我的问题有点不同

在下面的示例中，

x_array

是预期结果。但是，当我用同样的方法尝试列表时，结果是不同的

从numpy文档：

当选择对象obj是一个对象时，会触发高级索引 非元组序列对象，一个ndarray（数据类型为integer或bool）， 或至少有一个序列对象或数据类型的ndarray的元组 整数或布尔）。有两种类型的高级索引：整数 和布尔值

idx_list

应该触发高级索引，因为它是“非元组序列对象”，或者列表和元组在这里是相同的，并且是“至少有一个序列对象的元组”

使用列表产生的结果与传递两个列表条目时的结果相同，两个列表条目在方括号内用逗号分隔（每个维度一个）

---

这也是我所期望的行为。

归根结底，这要归结为

来自numpy的索引文档：

为了保持向后兼容，与数字中的常用用法保持一致， 如果选择对象为任何对象，也会启动基本切片 包含切片对象的非ndarray序列（如列表），则 省略号对象或newaxis对象，但不适用于整数数组或 其他嵌入序列

具有列表的示例触发了向后兼容逻辑的未记录部分，如源代码中的注释所述：

/*
 * 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]]`)
 */

/*
*具有任何切片对象的序列

由于历史原因，这是一个尚未清理的不一致性；可能有旧代码需要这种行为。因此，这与上面提到的链接中的问题是相同的？从某些方面来说，我在链接中的回答是引用代码（通过

@Eric

）中有关

序列的内容，其中包含。。。嵌入的序列

。这个例子和你的一样<代码>顶点[idx_列表]，：]明确地告诉它将

idx_列表

应用于第一维度，否则它将其视为一个

索引元组

。

序列中的
序列
引用
len（idx_列表）
或方括号内的参数数量，如
x[arg1，arg2]
？发布您自己问题的答案总是可以的。
x_list_2 = vertices[idx_list[0], idx_list[1]] 

/*
 * 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]]`)
 */