Python numpy和#x27；在这种情况下，我们需要进行索引工作

plot numpy的逻辑索引是如何从下面代码段中的“data”变量中获取数据点的？我知道第一个参数是x坐标，第二个参数是y坐标。我不确定它如何从变量映射到数据点

data = vstack((rand(150,2) + array([.5,.5]),rand(150,2)))
# assign each sample to a cluster
idx,_ = vq(data,centroids)

# some plotting using numpy's logical indexing
plot(data[idx==0,0],data[idx==0,1],'ob',
             data[idx==1,0],data[idx==1,1],'or')
plot(centroids[:,0],centroids[:,1],'sg',markersize=8)

---

所有的形状都是：

In [89]: data.shape
Out[89]: (300, 2)    # data has 300 rows and 2 columns
In [93]: idx.shape
Out[93]: (300,)      # idx is a 1D-array with 300 elements

idx==0

是一个与

idx

形状相同的布尔数组。如果

idx

中的元素等于

0

，则为

True

：

In [97]: (idx==0).shape
Out[97]: (300,)

In [99]: data[idx==0, 0].shape
Out[99]: (178,)

当您使用

idx==0

索引

data

时，您将获得

数据的所有行，其中
idx==0
为真：

In [98]: data[idx==0].shape
Out[98]: (178, 2)

当使用元组进行索引时，
data[idx==0，0]
，
data
的第一轴使用布尔数组
idx==0
进行索引，而
data
的第二轴使用
0
进行索引：

In [97]: (idx==0).shape
Out[97]: (300,)

In [99]: data[idx==0, 0].shape
Out[99]: (178,)

数据的第一个轴对应于行，第二个轴对应于列。因此，您只得到
数据[idx==0]
的第一列。由于
数据
的第一列是
x
-值，这将为您提供
data
中的
x
-值，其中
idx==0