如何解决numpy使用多维数组索引一维数组
max = np.max(rel_coords,axis=0)
min = np.min(rel_coords,axis=0)
bins = [np.arange(low,high) for low,high in zip(min,max)]
new_coord = np.array(np.meshgrid(*bins)).T
coord_norms = norm(new_coord,axis=-1).round().astype(int)
bin_count = np.bincount(coord_norms.flatten())
new_count = bin_count[coord_norms]
有人可以解释我如何使用2-D数组（coord_norms）索引一维数组（bin_count）吗？ 我确实了解numpy广播和高级索引编制，但是想了解在这种情况下幕后情况。 bin_count是否首先被广播为与coord_norms相同的形状？ Python如何分配new_data中的值？
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