使用 python range 对象索引 numpy 数组

我以前见过它一两次，但我似乎找不到任何关于它的官方文档：Using pythonrange对象作为 numpy 中的索引。

import numpy as np
a = np.arange(9).reshape(3,3)
a[range(3), range(2,-1,-1)]
# array([2, 4, 6])

让我们触发一个索引错误，只是为了确认范围不在合法索引方法的官方范围（双关语）中：

a['x']

# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

现在，numpy 及其文档之间的细微差异并非完全闻所未闻，也并不一定表明某个功能不是有意的（例如，参见here https://stackoverflow.com/a/48940730/7207392).

那么，有人知道为什么这有效吗？如果它是一个预期的功能，那么确切的语义是什么/它有什么好处？有没有任何 ND 概括？

只是总结一下（感谢评论中的@WarrenWeckesser）：这种行为实际上已记录在案。人们只需认识到这一点range对象是Python序列严格意义上 https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#sequence-types-list-tuple-range.

所以这只是一个花哨的索引的例子。但请注意，它的速度非常慢：

>>> a = np.arange(100000)
>>> timeit(lambda: a[range(100000)], number=1000)
12.969507368048653
>>> timeit(lambda: a[list(range(100000))], number=1000)
7.990526253008284
>>> timeit(lambda: a[np.arange(100000)], number=1000)
0.22483703796751797