整数索引和切片的基本使用
arr = np.arange(8)
#获取索引为5的元素
arr[5]————>5
#获取索引为3-5的元素，但不包括5
arr[3:5]————>array([3,4])
二维数组的索引方式
在二维数组中，每个索引位置上的元素不再是一个标量了，而是一个一维数组
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
#获取索引为1的元素
arr[1]————array([4,5,6])
如果想获取二维数组的单个元素，则需要通过形式如“arr[x, y]”的索引来实现，其中x表示行号，y表示列号
#获取位于第1行第2列的元素
arr[0,1]————2
多维数组的切片
多维数组的切片是沿着行或列的方向选取元素的，可以传入一个切片，也可以传入多个切片，还可以将切片与整数索引混合使用
使用一个切片实例：
arr[:2]————arr([[1,2,3],[4,5,6]])
使用两个切片实例：
arr[0:2,0:2]—————arr([[1,2],[4,5]])
切片与整数索引混合使用的实例：
arr[1,:2]————array([[1,2],[4,5]])
花式索引
花式索引是NumPy的一个属于，是指用整数数组或列表进行索引，然后再将数组或列表中的每个元素作为下标进行取值
布尔索引
布尔型索引指的是将一个布尔数组作为数组索引，返回的数据是布尔数组中True对应位置的值
array([False,False,True,False])