当尝试对一个数组进行索引时，如果数组中含有多个元素，其真值是不明确的，就会出现该错误信息。这个问题通常发生在尝试使用Python布尔运算符(not, and, or)或涉及Numpy数组的比较表达式时，例如：

>>> x = np.arange(-5, 5)
>>> (x > -2) and (x < 2)
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-6-475a0a26e11c>", line 1, in <module>
    (x > -2) and (x < 2)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

这是因为与内置的Python类型之间的比较不同，这样的比较会创建布尔数组，而不是单个布尔值：

>>> x > -2
array([False, False, False, False,  True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)
>>> x < 2
array([ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True, False, False, False], dtype=bool)

要解决这个问题，可以用np.logical_and替换and运算符，它会将AND操作广播到两个np.bool类型的数组上：

>>> np.logical_and(x > -2, x < 2)
array([False, False, False, False,  True,  True,  True, False, False, False], dtype=bool)
>>> x[np.logical_and(x > -2, x < 2)]
array([-1,  0,  1])

然而，这样的布尔数组无法用于索引普通的Python列表，因此列表推导的结果必须先转换为数组：

rbs = np.array([ish[4] for ish in realbooks])

在Python中，关键字and用于测试两个布尔值之间的关系。但是，如何将一个数组视为布尔值呢？如果数组中有75%的元素为True，那么它是True还是False？因此，NumPy拒绝对这两个进行比较。

因此，可以使用c[a & b]或c[np.logical_and(a, b)]来解决该问题。无论是使用a & b还是np.logical_and(a, b)来组合a和b数组，都会产生一个与输入数组a和b大小相同的布尔数组，这在下一步对同样大小的数组c进行索引时是必要的。

不能使用一个布尔值列表进行索引。NumPy将其解释为索引值的列表（将True视为1，将False视为0），因此输出将包含数组的前两个元素的多个副本，而不是一个掩码版本。

类似地，如果要选择c中要么a或b对应元素为真的元素，则可以使用c[a | b]或c[np.logical_or(a, b)]。