python基本语法练习

之前自学过python的相关语法内容，知识点过了一遍，发现印象不深刻，写个博文加深印象。

1.一维字符串的截取操作

初始化一个个字符串，如下

>>> a = list((1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14))
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]

>>> a[:]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]

>>> a[1:4]
[2, 3, 4]

>>> a[:4]
[1, 2, 3, 4]

>>> a[4:]
[5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]

>>> a[6:-1]
[7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]
//这里的-1表示从尾部开始数起的

>>> a[-3:-1]
[12, 13]          //感受下

>>> a[::2]
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]

包含两个冒号的样式是怎么回事呢?
第一个冒号隔开的这两个部分和前面的意思是一样的，就是指定数组中间元素的区间，后面那个部分则是指的一个步长

>>> a[::3]
[1, 4, 7, 10, 13]   //再来感受下

>>> a[::-1]
[14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

最后一个为什么呢？

>>> a[1:8:-1]
[]
>>> a[8:1:-1]
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3]

这样就很明白了，最后步长为-1表示方向。前面也有一个方向，a[1:8]表示从1到8，是正向；a[8:1]表示从8到1，是负向。步长为正，表明正向，步长为负，表明负向。

2.多维情况
多维的数组，我们借助下numpy这个工具包来看看。

不多说，首先初始化！

>>> a = np.arange(16).reshape(4,4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])


>>> a[1:3, 2:5]
array([[ 6,  7],
       [10, 11]])
>>> a[1:4, 2:5]
array([[ 6,  7],
       [10, 11],
       [14, 15]])
>>> a[2:4, 2:5]
array([[10, 11],
       [14, 15]])
>>> a[2:4, 1:5]
array([[ 9, 10, 11],
       [13, 14, 15]])

我们将逗号前面的称作N1，后面的称作N2。从以上的例子来看，N1切片的位置是行，N2切片的位置是列，a[1:3, 2:5]，1:3表示行取大于1小于等于3的行，2:5表示列取大于2小于等于5的列。其它例子类似。

同理，如果把1:3改成1:3:2，和一维的意义类似，负数也是一样。再看下面的例子

>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
>>> a[:, None]
array([[[ 0,  1,  2,  3]],

       [[ 4,  5,  6,  7]],

       [[ 8,  9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14, 15]]])

>>> a[:, None].shape
(4, 1, 4)
>>> a.shape
(4, 4)

为什么列的参数改成None，输出的shape都变了，这里大家要知道，None代表新增加一个维度，它有一个别称叫newaxis，大家可以输出一下numpy.newaxis就知道了，那么这个别称应该顾名思义了吧。再看下面的东西

>>> print np.newaxis
None
>>> a[:, : , None].shape
(4, 4, 1)
>>> a[:, None].shape
(4, 1, 4)
>>> a[..., None].shape
(4, 4, 1)
>>> a[None,:].shape
(1, 4, 4)

可以看到None放在哪一维，就会在哪一维上出现新的维度。同时可以看到三个点和两个连续的点的效果一样。

参考文献：
1.http://shmilyaw-hotmail-com.iteye.com/blog/1782733
2.http://blog.youkuaiyun.com/z13653662052/article/details/78010654