`arr[tuple(seq)]` 和 `arr[seq]` 有什么区别？不推荐使用与使用非元组序列进行多维索引相关的内容

我正在使用 ndarray 来切片另一个 ndarray。 通常我使用arr[ind_arr]. numpy似乎不喜欢这个并提出了FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated use arr[tuple(seq)] instead of arr[seq].

有什么区别arr[tuple(seq)] and arr[seq]?

StackOverflow 上的其他问题似乎遇到了这个错误scipy and pandas大多数人认为错误出在这些软件包的特定版本中。我遇到纯粹运行的警告numpy.

示例帖子：

FutureWarning：不推荐使用非元组序列进行多维索引，使用“arr[tuple(seq)]”而不是“arr[seq]”

FutureWarning：不推荐使用非元组序列进行多维索引，使用“arr[tuple(seq)]”

Seaborn 中带有 distplot 的 FutureWarning

MWE 重现警告：

import numpy as np

# generate a random 2d array
A = np.random.randint(20, size=(7,7))
print(A, '\n')

# define indices
ind_i = np.array([1, 2, 3])  # along i
ind_j = np.array([5, 6])  # along j

# generate index array using meshgrid
ind_ij = np.meshgrid(ind_i, ind_j, indexing='ij')

B = A[ind_ij]
print(B, '\n')

C = A[tuple(ind_ij)]
print(C, '\n')

# note: both produce the same result

meshgrid返回数组列表：

In [50]: np.meshgrid([1,2,3],[4,5],indexing='ij')                                                      
Out[50]: 
[array([[1, 1],
        [2, 2],
        [3, 3]]), array([[4, 5],
        [4, 5],
        [4, 5]])]
In [51]: np.meshgrid([1,2,3],[4,5],indexing='ij',sparse=True)                                          
Out[51]: 
[array([[1],
        [2],
        [3]]), array([[4, 5]])]

ix_做同样的事情，但返回一个元组：

In [52]: np.ix_([1,2,3],[4,5])                                                                         
Out[52]: 
(array([[1],
        [2],
        [3]]), array([[4, 5]]))

np.ogrid还产生列表。

In [55]: arr = np.arange(24).reshape(4,6)                                                              

索引与ix tuple:

In [56]: arr[_52]                                                                                      
Out[56]: 
array([[10, 11],
       [16, 17],
       [22, 23]])

索引与meshgrid list:

In [57]: arr[_51]                                                                                      
/usr/local/bin/ipython3:1: FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`, which will result either in an error or a different result.
  #!/usr/bin/python3
Out[57]: 
array([[10, 11],
       [16, 17],
       [22, 23]])

常常是meshgrid结果与解包一起使用：

In [62]: I,J = np.meshgrid([1,2,3],[4,5],indexing='ij',sparse=True)                                    
In [63]: arr[I,J]                                                                                      
Out[63]: 
array([[10, 11],
       [16, 17],
       [22, 23]])

Here [I,J]是相同的[(I,J)]，制作 2 个子数组的元组。

基本上，他们试图消除由于历史原因而存在的漏洞。我不知道他们是否可以改变处理方式meshgrid结果不会引起进一步的兼容性问题。