《Python数据分析》一2.8 花式索引

本节书摘来自异步社区《Python数据分析》一书中的第2章，第2.8节，作者【印尼】Ivan Idris，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

2.8 花式索引

花式索引是一种传统的索引方法，它不使用整数或者切片。这里，我们将利用花式索引把莱娜照片对角线上的值全部置0，相当于沿着两条交叉的对角线画两条黑线。

为节约版面，下面代码中的注释已经删除，完整的代码请参考本书代码包中的fancy.py文件：

import scipy.misc
import matplotlib.pyplot as plt

lena = scipy.misc.lena()
xmax = lena.shape[0]
ymax = lena.shape[1]
lena[range(xmax), range(ymax)] = 0
lena[range(xmax-1,-1,-1), range(ymax)] = 0
plt.imshow(lena)
plt.show()

下面对上述代码进行简单说明。

1．将第一条对角线上的值设为0。

为了给对角线上的值置0，需要给x和y值（直角坐标系中的坐标）规定两个不同的范围：

lena[range(xmax), range(ymax)] = 0

2．将另一条对角线上的值设为0。

要设置另一条对角线上的值，需要规定两个不同的取值范围，但是规则不变：

lena[range(xmax-1,-1,-1), range(ymax)] = 0

划掉相片对角线后，最后得到图2-5所示的效果。

我们给x和y规定了不同的取值范围，这些范围用来索引莱娜数组。花式索引是在一个内部的NumPy迭代器对象的基础上实现的，分3步完成。

（1）创建迭代器对象。

（2）将迭代器对象绑定到数组。

（3）经由迭代器访问数组元素，利用位置列表进行索引。