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教程｜Python之Numpy ndarray 基本介绍 3
知识点10. 布尔型索引
来看这样一个例子，假设我们有一个用于存储数据的数组以及一个存储姓名的数组（含有重复项）。在这里，我将使用numpy.random中的randn函数生成一些正态分布的随机数据：
假设每个名字都对应data数组中的一行numpy转置，而我们想要选出对应于名字”Bob”的所有行。跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。因此，对names和字符串”Bob”的比较运算将会产生一个布尔型数组：
这个布尔型数组可用于数组索引：
注意：如果布尔型数组的长度不对，布尔型选择就会出错，因此一定要小心。
布尔型数组的长度必须跟被索引的轴长度一致。此外numpy转置，还可以将布尔型数组跟切片、整数混合使用：
下面的例子，我选取了names == ‘Bob’的行，并索引了列：
要选择除”Bob”以外的其他值，既可以使用不等于符号（!=），也可以通过~对条件进行否定：
~操作符用来反转条件很好用：
选取这三个名字中的两个需要组合应用多个布尔条件，使用&（和）、|（或）之类的布尔算术运算符即可：
通过布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本，即使返回一模一样的数组也是如此。
注意：Python关键字and和or在布尔型数组中无效。要使用&与|。
通过布尔型数组设置值是一种经常用到的手段。为了将data中的所有负值都设置为0，我们只需：
通过一维布尔数组设置整行或列的值也很简单：
知识点11. 花式索引
花式索引（Fancy indexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。假设我们有一个8×4数组：
为了以特定顺序选取行子集，只需传入一个用于指定顺序的整数列表或ndarray即可：
这段代码确实达到我们的要求了！使用负数索引将会从末尾开始选取行
一次传入多个索引数组会有一点特别。它返回的是一个一维数组，其中的元素对应各个索引元组：
这个花式索引的行为可能会跟某些用户的预期不一样（包括我在内），选取矩阵的行列子集应该是矩形区域的形式才对。下面是得到该结果的一个办法：
记住，花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中。
知识点12. 数组转制和轴对换
转置是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。数组不仅有transpose方法，还有一个特殊的T属性：
在进行矩阵计算时，经常需要用到该操作，比如利用np.dot计算矩阵内积：
对于高维数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置（比较费脑子）：
简单的转置可以使用.T，它其实就是进行轴对换而已。ndarray还有一个swapaxes方法，它需要接受一对轴编号：
swapaxes也是返回源数据的视图（不会进行任何复制操作）
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