我们注意到，对于多维数组来说，花式索引和切片的混合使用非常令人困惑且没有记录，例如：
In [114]: x = np.arange(720).reshape((2,3,4,5,6))
In [115]: x[:,:,:,0,[0,1,2,4,5]].shape
Out[115]: (2, 3, 4, 5)
In [116]: x[:,:,0,:,[0,1,2,4,5]].shape
Out[116]: (5, 2, 3, 5)
我已经在https://numpy.org/doc/stable/user/basics.indexing.html上阅读了花哨索引的用法，我可以理解这一点x[:,0,:,[1,2]] = [x[:,0,:,1], x[:,0,:,2]]。但是我无法理解为什么上面的结果在第一个维度上Input [115]有所Input [116]不同。有人可以指出此类广播规则的记录在哪里吗？
谢谢！
我尝试在文档中搜索奇特的索引，并将问题发布到 Github 上的 numpy 存储库。