查看“Python/numpy array slicing”的源代码

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= NumPy数组切片 =

== 切片数组 ==

python中的切片意味着将元素从一个给定的索引带到另一个给定的索引。

我们像这样传递切片而不是索引：
<code>     [           start          :           end          ]    </code>
.

我们还可以定义步骤，如下所示：
<code>     [           start          :           end          :           step          ]    </code>
.

如果不通过，则将其视为0

如果我们不通过，则在该维度上考虑其数组长度

如果我们不通过步骤，则将其视为1

<div>

=== 例 ===

从以下数组中将元素从索引1切片到索引5：

<pre class="notranslate pythonHigh">  import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[1:5])</pre>

</div>
<div>

'''注意：'''
结果
''includes''
起始索引，但是
''excludes''
结束索引。


</div>
<div>

=== 例 ===

将元素从索引4切片到数组的末尾：

<pre class="notranslate pythonHigh">  import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[4:])</pre>

</div>
<div>

=== 例 ===

从开始到索引4切片元素（不包括在内）：

<pre class="notranslate pythonHigh">  import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[:4])</pre>

</div>
== 负片 ==

使用减号运算符从头开始引用索引：

<div>

=== 例 ===

从末尾的索引3切片到末尾的索引1：

<pre class="notranslate pythonHigh">  import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[-3:-1])</pre>

</div>
== STEP ==

使用
<code>     step    </code>
确定切片步骤的值：

<div>

=== 例 ===

将所有其他元素从索引1返回索引5：

<pre class="notranslate pythonHigh">  import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[1:5:2])</pre>

</div>
<div>

=== 例 ===

返回整个数组中的所有其他元素：

<pre class="notranslate pythonHigh">  import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[::2])</pre>

</div>
== 切片二维数组 ==

<div>

=== 例 ===

从第二个元素开始，对从索引1到索引4的元素进行切片（不包括在内）：

<pre class="notranslate pythonHigh">  import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])


print(arr[1, 1:4])</pre>

</div>
<div>

'''注意：'''
记住这一点
''second element''
索引为1。


</div>
<div>

=== 例 ===

从这两个元素返回索引2：

<pre class="notranslate pythonHigh">  import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])


print(arr[0:2, 2])</pre>

</div>
<div>

=== 例 ===

从两个元素切片索引1到索引4（不包括在内），这将返回一个二维数组：

<pre class="notranslate pythonHigh">  import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])


print(arr[0:2, 1:4])</pre>

</div>
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