NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到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。
以下实例获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素。
import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = x[[0,1,2], [0,1,0]]
print (y)
输出结果为：
以下实例获取了 4X3 数组中的四个角的元素。 行索引是 [0,0] 和 [3,3]，而列索引是 [0,2] 和 [0,2]。
x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]])
print ('我们的数组是：' )
print (x)
print ('\n')
rows = np.array([[0,0],[3,3]])
cols = np.array([[0,2],[0,2]])
y = x[rows,cols]
print ('这个数组的四个角元素是：')
返回的结果是包含每个角元素的 ndarray 对象。
可以借助切片 : 或 … 与索引数组组合。如下面例子：
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
b = a[1:3, 1:3]
c = a[1:3,[1,2]]
d = a[...,1:]
print(b)
print(c)
print(d)
我们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（如：比较运算符）来获取符合指定条件的元素的数组。
以下实例获取大于 5 的元素：
print ('我们的数组是：')
# 现在我们会打印出大于 5 的元素
print ('大于 5 的元素是：')
print (x[x > 5])
以下实例使用了 ~（取补运算符）来过滤 NaN。
a = np.array([np.nan, 1,2,np.nan,3,4,5])
print (a[~np.isnan(a)])
以下实例演示如何从数组中过滤掉非复数元素。
a = np.array([1, 2+6j, 5, 3.5+5j])
print (a[np.iscomplex(a)])
输出如下：
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。
1、传入顺序索引数组
x=np.arange(32).reshape((8,4))
print (x[[4,2,1,7]])
2、传入倒序索引数组
print (x[[-4,-2,-1,-7]])
3、传入多个索引数组（要使用np.ix_）
print (x[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])])