轻掀 [::] 的面纱

本文深入探讨了Python中数组切片的使用方法,特别是高维数组的[m::n]语法,解释了m为起始索引,n为步长的概念,并通过实例展示了其在二维和三维数组中的应用。

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在处理数组,尤其是高维数组的时候经常遇见这样一个符号:[::],今天索性就好好的谈谈。下面直接上栗子,咱慢慢的拨开它。哇哇哇,好香呀。

 

看完这段代码以及相关的输出结果有没有发现点什么,注意符号 “ :: ” 后面的数字以及输出的结果,有没有什么新发现,对,紧贴在符号 “ :: ” 后面的数字就是步长呀,是不是,新大陆就这样被你给发现了,哈哈哈。咱们再接着上栗子,口水呀肆意的流淌。

 

一眼望去发现这段代码有没有啥变化,对,我们固定住了符号 “ :: ”后面的数字,而是把前面的数字给变了。对比改变的数字以及相应的输出结果,是不是又有了新的发现。是不是发现每次输出的首个数字在原数组中的位置和你在符号 “ :: ” 前面设定的数字相对应,好像是数字的索引啊,对,你没猜错,就是这么简单呢。哈哈哈,有没有成就感,两个新发现就这么被搞定,看来下一个大神就是我了呀,想想就激动的想去健身。哈哈哈,我的天我咋这么不要脸啊啊啊。

总结:“ m::n该符号的含义就是:m 代表起始索引,n 代表步长

看到总结是不是就想着完了,想的美呢,来来来,敲黑板,咱们再接着在二维以及三维数组上来验证一下刚才的发现。咱们接着上栗子,啊啊啊啊,我要吃成大胖子,大胖子,大胖子。

 

 

对比二维和三维数组的更改和输出的结果,发现该结论依然成立,因此在更高维空间中也会成立,只是在指定的不同的维度上实施而已,功效依然相同。哈哈哈哈哈哈哈哈哈啊哈哈哈哈哈,目标大胖子大胖子大胖子。

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