为何Numpy中元素索引与逻辑索引组合后数组维度转置？

嘿，我来帮你搞定这个轴顺序的小麻烦～

首先咱们先理清楚问题根源：你用foo[0,:,mask,0]索引时，在Numpy 1.14.0这个旧版本中，布尔索引的轴处理逻辑和你预期的不太一致，导致最终结果的轴顺序反转了。不过别担心，有几种简单直接的解决办法：

方法1：直接交换轴顺序（最快捷） #

既然结果形状是(2,4)，而你需要(4,2)，用转置操作就能一键调整：

bar = foo[0,:,mask,0].T
# 或者更明确的写法：
bar = foo[0,:,mask,0].transpose()

方法2：用take精准控制索引轴 #

如果你不想事后调整轴顺序，可以用np.take明确指定要操作的轴，从根源避免顺序混乱：

# 先提取轴0=0和轴3=0的子集，再在轴2上按mask提取
temp = foo[0,:,:,0]
bar = temp.take(np.where(mask)[0], axis=1)

这样得到的bar形状就是你预期的(4,2)，因为take会严格保留原数组的轴顺序。

方法3：把布尔索引转成整数索引 #

你也可以将布尔mask转换成对应的整数位置索引，这种方式更直观，也能避免轴顺序反转：

idx = np.where(mask)[0]  # 得到array([0, 1])
bar = foo[0,:,idx,0]

这种索引方式和布尔索引效果完全一致，但轴顺序会严格遵循原数组的结构。

其实你猜测的广播机制关联不大，本质是旧版本Numpy对布尔索引的轴优先级处理和你预期不同，上面的方法都能完美解决这个问题～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Scott