最基本的方法是将嵌套索引与np.append()函数一起使用。
其工作原理如下：

T = np.append(X[I[0][0]] - X[I[0][1]], X[I[1][0]] - X[I[1][1]])

其中，X[I[0][0]]表示提取I[0][0]的值，并将其用作数组X的索引。
您也可以实作循环来执行此动作：

T = np.array([], dtype="int64")
for i in range(I.shape[0]):
    for j in range(I.shape[1]-1):
        T = np.append(T, X[I[i][j]] - X[I[i][j+1]])

如果你觉得这个答案有帮助，请接受我的答案。谢谢。

你可以使用整数数组索引来实现这一点。对于大型数组，使用for循环（如当前接受的答案）比使用矢量化操作要慢得多。

import numpy as np

I = np.array([[0, 1], [1, 2]])
X = np.array([10, 5, 3])
T = X[I[:, 0:1]] - X[I[:, 1:2]]