使用两个1d的ndarray作为2d的ndarray的索引代码

使用两个1d的ndarray作为2d的ndarray的索引，可以获取对应位置上的元素。

例如，如果有一个2d的ndarray a 和两个1d的ndarray索引 i 和 j，可以使用以下代码获取对应的元素：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
i = np.array([0, 1, 2])
j = np.array([0, 2, 1])

result = a[i, j]

print(result) # 输出 [1 6 8]

在这个例子中，`i`和`j`分别是包含索引值的1d的ndarray，对应着2d数组`a`中的行和列的位置。然后用这两个索引数组去获取`a`中对应的元素，结果存储在`result`中。注意，这种方式只能用于2d的ndarray，如果要用于更高维度的ndarray，需要使用更多的索引数组。

相关问题

使用1d的ndarray作为索引代码

可以使用1d的ndarray作为索引来获取另一个数组中的元素。

例如，如果有一个数组a和一个1d的ndarray索引idx，可以使用以下代码获取对应的元素：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
idx = np.array([0, 2, 4])

result = a[idx]

print(result) # 输出 [1 3 5]

在这个例子中，`idx`是一个包含索引值的1d的ndarray，对应着数组`a`中的元素位置，然后用这个索引数组去获取`a`中对应的元素，结果存储在`result`中。

两个np.ndarray做差集

要计算两个`np.ndarray`的差集，可以使用`numpy.setdiff1d`函数。这个函数会返回在第一个数组中出现但不在第二个数组中出现的元素。

以下是一个示例：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([4, 5, 6, 7, 8])

diff = np.setdiff1d(arr1, arr2)
print(diff)

输出：