一维索引
我们都知道，在元素列表或者数组中，我们可以用如同a[2]一样的表示方法，同样的，在Numpy中也有相对应的表示方法：
import numpy as np
A = np.arange(3,15)
# array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
print(A[3]) # 6
让我们将矩阵转换为二维的，此时进行同样的操作：
A = np.arange(3,15).reshape((3,4))
"""
array([[ 3, 4, 5, 6]
[ 7, 8, 9, 10]
[11, 12, 13, 14]])
"""
print(A[2])
# [11 12 13 14]
实际上这时的A[2]对应的就是矩阵A中第三行(从0开始算第一行)的所有元素。
二维索引
如果你想要表示具体的单个元素，可以仿照上述的例子：
print(A[1][1]) # 8
此时对应的元素即A[1][1]，在A中即横纵坐标都为1，第二行第二列的元素，即8（因为计数从0开始）。同样的还有其他的表示方法：
print(A[1, 1]) # 8
在Python的 list 中，我们可以利用:对一定范围内的元素进行切片操作，在Numpy中我们依然可以给出相应的方法：
print(A[1, 1:3]) # [8 9]
这一表示形式即针对第二行中第2到第4列元素进行切片输出（不包含第4列）。 此时我们适当的利用for函数进行打印：
for row in A:
print(row)
"""
[ 3, 4, 5, 6]
[ 7, 8, 9, 10]
[11, 12, 13, 14]
"""
此时它会逐行进行打印操作。如果想进行逐列打印，就需要稍稍变化一下：
for column in A.T:
print(column)
"""
[ 3, 7, 11]
[ 4, 8, 12]
[ 5, 9, 13]
[ 6, 10, 14]
"""
上述表示方法即对A进行转置，再将得到的矩阵逐行输出即可得到原矩阵的逐列输出。
最后依然说一些关于迭代输出的问题：
import numpy as np
A = np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A.flatten())
# array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
for item in A.flat:
print(item)
# 3
# 4
……
# 14
这一脚本中的flatten是一个展开性质的函数，将多维的矩阵进行展开成1行的数列。而flat是一个迭代器，本身是一个object属性。
