Jupyter中numpy布尔数组索引返回空数组的原因是什么？

核心错误点 #

你误将需要传入的布尔掩码数组拆成了多个逗号分隔的独立布尔值，numpy将其识别为多轴索引而非单轴的元素筛选规则，才得到了空数组。

具体运行逻辑 #

1. 你创建的数组a = np.arange(5)是一维数组，shape为(5,)，仅存在1个维度。
2. 你写的索引代码a[True, True, False, False, False]中，逗号分隔的每个值会被numpy判定为对应维度的索引：你传了5个值，numpy会自动将a的维度临时提升到5维，在原维度前新增4个长度为1的轴，临时shape变为(1,1,1,1,5)。
3. 布尔值作为索引时会自动转换为整数：True对应1，False对应0，因此5个维度的索引分别为1、1、0、0、0。
4. 前两个新增轴的长度均为1，合法索引只有0，取索引1属于越界访问，会返回空结果，因此最终打印的b是空数组。

正确写法 #

如果要通过布尔掩码筛选一维数组的元素，需要将所有布尔值放在列表或numpy数组中，作为单轴的索引参数传入：

import numpy as np
a = np.arange(5)
b = a[[True, True, False, False, False]]
print(b)

运行输出为：

[0 1]

符合你筛选前两个元素的预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aparna