了解数组索引的基础知识对于分析和操作数组对象非常重要。NumPy提供了许多方法来进行数组索引。

• 切片：就像python中的列表一样，可以对NumPy数组进行切片。由于数组可以是多维的，因此您需要为数组的每个维指定一个切片。
• 整数数组索引：在此方法中，传递列表以便为每个维度建立索引。完成对应元素的一对一映射以构造新的任意数组。
• 布尔数组索引：当我们想从数组中选择满足某些条件的元素时，使用此方法。

# Python program to demonstrate
# indexing in numpy
import numpy as np

# An exemplar array
arr = np.array([[-1, 2, 0, 4],
[4, -0.5, 6, 0],
[2.6, 0, 7, 8],
[3, -7, 4, 2.0]])

# Slicing array
temp = arr[:2, ::2]
print ("Array with first 2 rows and alternate"
"columns(0 and 2):\n", temp)

# Integer array indexing example
temp = arr[[0, 1, 2, 3], [3, 2, 1, 0]]
print ("\nElements at indices (0, 3), (1, 2), (2, 1),"
"(3, 0):\n", temp)

# boolean array indexing example
cond = arr > 0 # cond is a boolean array
temp = arr[cond]
print ("\nElements greater than 0:\n", temp)