数组索引和切片type
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ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与Python中list的切片操作一样。NumPy比一般的Python序列提供更多的索引方式。除了之前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简单索引和切片
ndarray数组可以基于0 - n的下标进行索引，切片对象可以通过内置的slice函数，并设置start, stop及step参数进行，从原数组中切割出一个新数组：也可以通过冒号分隔切片参数
start:stop:step 来进行切片操作：切片还可以包括省略号
…来使选择元组的长度与数组的维度相同，如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray- 如果数组是一维的，那么索引和切片就是跟python的列表是一样的。
- 如果是多维的（以二维为例），那么在中括号中，给两个值，两个值是通过逗号分隔的，逗号前面的是行，逗号后面的是列。如果中括号中只有一个值，那么就是代表的是行。
- 如果是多维数组（以二维为例），那么行的部分和列的部分，都是遵循一维数组的方式，可以使用整形，切片，还可以使用中括号的形式，来代表不连续的。比如a[[1,2],[3,4]]，那么返回的就是(1,3),(2,4)的两个值。
整数数组索引
以下实例获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素
布尔索引
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来获取符合指定条件的元素的数组
过滤 NaN
值的替换
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下标的行，如果目标是二维数组，那么就是对应位置的元素。
花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中。