多维数组具有更多维数，选取元素时需要指明各维度的位置。对于二维数组而言，其具有多行多列，选取数据时需要明确是哪行那列。

选择某行元素时，指明行的位置即可：

import numpy as np
arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(arr)
print(arr[1])  # 选择第2行元素

运行结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
[4 5 6]

与一维数组一样，可以通过省略开始或结束下标的方法（同样注意：左闭右开），选择某行之前或之后的元素：

import numpy as np
arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print("arr:\n",arr)
print("arr[:1]:\n",arr[:1])
print("arr[1:]:\n",arr[1:])

运行结果为：

arr:
 [[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
arr[:1]:
 [[1 2 3]]
arr[1:]:
 [[4 5 6]
 [7 8 9]]

选取某列元素时，需要指明列的位置。特别需要注意的是：总是需要先指出行的位置。如果只是关注选取哪些列（默认选取该列所有行），则行位置使用冒号来表明全部选取，且不能省略。

import numpy as np
arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print("arr:\n",arr)
print("arr[:,1]:\n",arr[:,1])  # 选取第2列
print("arr[:,1:3]:\n",arr[:,1:3])  # 选取第2-3列

运行结果为：

arr:
 [[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
arr[:,1]:
 [2 5 8]
arr[:,1:3]:
 [[2 3]
 [5 6]
 [8 9]]

选取行列元素，即某“块”数组元素时，只需要指明行列即可。

import numpy as np
arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(arr)
print(arr[1,1])  # 实际选取的是单个元素
print(type(arr[1,1]))  # 打印arr[1,1]的类型
print(arr[1,1:3])
print(type(arr[1,1:3]))  # 打印arr[1,1:3]的类型

运行结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
5
<class 'numpy.int32'>
[5 6]
<class 'numpy.ndarray'>

如上所示，当选取的行列是多个值时，返回的仍是数组；如果选取的实际是1个值时，返回的是元素值。