numpy 数组切片

切片

切片语法格式：[start: end: step]
切片操作，适用于numpy数组，列表，元组，字符串

1. index

见上图，索引的形式有两种，正向索引和负向索引。
正向索引：方向是从左到右，从下表0开始。
负向索引：方向是从右到左，从下表-1开始
step：当step>0时，从左到右，当step<0时，从右到左

2. 一维数组（冒号）

一维数组通过冒号分割数组，有以下三种情形：
情形一： a[i] 返回与该索引相对应的单个元素。

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print（a[2]）  #3

情形二： [start: end: step]（含start，不含end）

1. step方向与索引方向要一致，否则会输出[]
2. 当start缺省，表示取到端点位置，具体是“起始端点”还是“结束端点”要看step的值，当为正时，表示左边为起始端点，从左向右取；当为负数时，表示右边为起始端点，从右向左取。
3. 当end缺省时，表示取到“终点”，具体终点是在左边还是右边，要看step的值是正数还是负数。step>0，终点是右，step<0，终点是左
4. 决定切片方向是step的正负，无关索引正负

• start>0, end>0

a[1:6] #[2, 3, 4, 5, 6]
a[1:6:-1] #[] step方向与索引方向不一致
a[:6:-1] #[9,8] step=-1,决定从右到左的输出方向，start缺省，则默认为-1
a[6::-1] #[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

• start>0, end<0

a[1:-6] #[2, 3]
a[1:-6:-1] #[]  step方向与索引方向不一致
a[3:-8:-1] #[4, 3]
a[3:-9] #[] step方向与索引方向不一致

• start<0, end>0

a[-1:2:-1] #[9, 8, 7, 6, 5, 4]

• start<0, end<0

a[-6::-1] #[4, 3, 2, 1] end=0
a[:-6]  #[1, 2, 3]

3. 二维数组/多维数组（逗号）

多维数组的切片，用逗号分隔每一维度。

import numpy as np

arr = np.arange(12).reshape(3,4)
print(arr[:,0])   #[0,4,8]
print(arr[:,:1])   #[[0],[4],[8]]

参考链接: link.
第一个是，指定了最后一列，也就是说，在二维数组里的一列，就是一维的啊。那么第二个，是从最后一列开始，不妨假设一下后面还有列，那么就应该是不止一列，对机器来说，就是二维的。机器肯定不知道什么时候是一维，什么时候是二维的，所以当你用到start和end的时候，那就当作是二维的了。