理解4D ndarray的高级多维索引行为

问题1：为何np.arange索引失败，而冒号切片能正常工作？ #

这本质是切片索引和高级数组索引的机制差异：

• 冒号:属于切片索引，它是对整个维度的连续范围做选择，和原数组的维度一一对应。比如array[0:6,46:50,:,:]，每个切片对应原数组的一个维度，直接生成各维度长度匹配的结果，自然符合预期的(6,4,96,96)形状。
• np.arange生成的是数组，属于高级索引。当同时用两个一维数组做索引时，NumPy要求这两个索引数组能通过广播规则兼容。你的samples_range是(6,)形状，middle_slices_range是(4,)形状，两者既不同形，也没有维度为1的轴，无法完成广播，因此抛出形状不匹配的错误。

问题2：为何给第一个索引数组加newaxis就能解决问题？ #

给samples_range[:, np.newaxis]后，它的形状从(6,)变成了(6,1)，此时和(4,)形状的middle_slices_range满足广播规则：

• (6,1)会在第二个维度上重复4次，扩展为(6,4)
• (4,)会在第一个维度上重复6次，扩展为(6,4)

两个索引数组广播后形状一致，NumPy会按逐元素配对的方式索引：对每个i（0-5）和j（0-3），取array[samples_range[i], middle_slices_range[j], :, :]，最后把这些结果堆叠成(6,4,96,96)的数组，正好匹配你的需求。

补充：分两步索引成功的原因
第一步array[samples_range]得到(6,96,96,96)的数组，此时用[:, middle_slices_range, :, :]时，第一个:是切片（保留第一个维度的所有6个元素），middle_slices_range是对第二个维度的高级索引，两者维度对齐：第一个维度保留6个，第二个维度选4个，最终得到预期形状。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marshall