NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。
1、整数数组索引
1.1 以下实例获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素。
import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = x[[0, 1, 2], [0, 1, 0]]
print(y)
输出结果
[1 4 5]
1.2 以下实例获取了 4X3 数组中的四个角的元素。 行索引是 [0,0] 和 [3,3]，而列索引是 [0,2] 和 [0,2]。
import numpy as np x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]])
print ('我们的数组是：' )
print (x)
print ('\n')
rows = np.array([[0,0],[3,3]])
cols = np.array([[0,2],[0,2]])
y = x[rows,cols]
print ('这个数组的四个角元素是：')
print (y)
输出结果：
我们的数组是：
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]] 这个数组的四个角元素是：
[[ 0 2]
[ 9 11]]
1.3 可以借助切片 : 或 … 与索引数组组合。
import numpy as np a = np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
b = a[1:3, 1:3]
c = a[1:3,[1,2]]
d = a[...,1:]
print(b)
print(c)
print(d)
结果：
[[5 6]
[8 9]]
[[5 6]
[8 9]]
[[2 3]
[5 6]
[8 9]]
2、布尔索引
我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组。
布尔索引通过布尔运算（如：比较运算符）来获取符合指定条件的元素的数组。
2.1 以下实例获取大于 5 的元素：
import numpy as np
x = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]])
print('我们的数组是：')
print(x)
print('\n')
# 现在我们会打印出大于 5 的元素
print('大于 5 的元素是：')
print(x[x > 5])
输出结果;
我们的数组是：
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]] 大于 5 的元素是：
[ 6 7 8 9 10 11]
2.2 使用了 ~（取补运算符）来过滤 NaN。
import numpy as np a = np.array([np.nan, 1,2,np.nan,3,4,5])
print (a[~np.isnan(a)])
执行结果：
[ 1. 2. 3. 4. 5.]
2.3 以下实例演示如何从数组中过滤掉非复数元素。
import numpy as np a = np.array([1, 2+6j, 5, 3.5+5j])
print (a[np.iscomplex(a)])
执行结果：
[2.0+6.j 3.5+5.j]
3、花式索引
花式索引指的是利用整数数组进行索引。
花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。对于使用一维整型数组作为索引，如果目标是一维数组，那么索引的结果就是对应位置的元素；如果目标是二维数组，那么就是对应下标的行。
花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中。
3.1、传入顺序索引数组
import numpy as np x=np.arange(32).reshape((8,4))
print (x[[4,2,1,7]])
输出结果：
[[16 17 18 19]
[ 8 9 10 11]
[ 4 5 6 7]
[28 29 30 31]]
3.2、传入倒序索引数组
import numpy as np x=np.arange(32).reshape((8,4))
print (x[[-4,-2,-1,-7]])
执行结果：
[[16 17 18 19]
[24 25 26 27]
[28 29 30 31]
[ 4 5 6 7]]
3.3、传入多个索引数组（要使用np.ix_）
import numpy as np x=np.arange(32).reshape((8,4))
print (x[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])])
执行结果：
[[ 4 7 5 6]
[20 23 21 22]
[28 31 29 30]
[ 8 11 9 10]]