Python 用于NumPy中高级索引的结果形状

当使用多个相同大小的数组对numpy数组进行索引时，其行为取决于索引轴的位置

• 如果轴彼此相邻，则轴将添加到索引阵列的位置
• 如果轴彼此不相邻，则会在阵列的开头添加新轴

将numpy导入为np
a=np.one（（4,5,6,7,8））
打印（a[：，[0,1]，[0,1]，：，：，：]形状）#（4,2,7,8）
打印（a[：，[0,1]，：，[0,1]，：]形状）#（2,4,6,8）
打印（a[：，[0,1]，[0,1]，[0,1]，：]形状）#（4,2,8）
打印（a[：，[0,1]，[0,1]，：，[0,1]]形状）#（2,4,7）

我的问题与答案中提到的有关。 但是这个

oindex

似乎还不可用

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我有什么选择来实现一致的行为？例如，始终在开头添加新轴，无论中间是否有

：

。

您的示例清楚地说明了高级索引和基本索引相结合所产生的歧义。链接是一种不太模棱两可的情况，涉及列表和标量

与

5号和7号合同是2号的，但它应该使用什么顺序

(4, 2, 6, 8)
(4, 6, 2, 8)

面对这种模糊性，

numpy

开发人员选择将其放在首位

(2, 4, 6, 8)

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从NEP/PR可以看出，这个问题并不简单，也没有得到解决。

什么是一致的行为？是的，我同意。在开始时添加新轴是合理的。但我觉得奇怪的是，

a[：，[0，1]，[0，1]，：，：]

的情况并非如此，但在这种情况下，并不存在歧义，因为两个（或三个）收缩维度是在一起的。是的，你是对的。但是，如果您将其视为一个以两轴i和j作为输入的操作，那么对于j=i+1的情况，我不希望有不同的行为。

(2, 4, 6, 8)