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Python中數(shù)組,列表:冒號(hào)的靈活用法介紹(np數(shù)組,列表倒序)

 更新時(shí)間:2018年04月18日 09:31:27   作者:ML_BOY  
下面小編就為大家分享一篇Python中數(shù)組,列表:冒號(hào)的靈活用法介紹(np數(shù)組,列表倒序),具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

讓我們來看一個(gè)例子:

import numpy as np
x=np.array([[1,2,3],[5,6,7],[7,8,9]])
print(x)
Out[64]:
array([[1, 2, 3],
  [5, 6, 7],
  [7, 8, 9]])

以上的結(jié)果我想大家應(yīng)該沒問題把,就是定義了一個(gè)np數(shù)組,關(guān)鍵在下面

print(x[:,::-1])
Out[65]:
[[3 2 1]
 [7 6 5]
 [9 8 7]]

以上的代碼實(shí)現(xiàn)了一種功能,就是將數(shù)組倒序排列了,每個(gè)維度上倒序,這段代碼怎么理解呢,這是我在做深度學(xué)習(xí)風(fēng)格遷移的時(shí)候遇到的一個(gè)問題,就是將圖片的rgb變?yōu)閎gr,然后看到別人寫的代碼,開始我想的是用transpose,transpose的講解可以參考我的博客,這里不講,但實(shí)際行不通,因?yàn)閠ranspose是維度交換,然后我就想為什么可以用雙冒號(hào),看了會(huì),我想通了,以下我來講解:

x[:,::-1],這段代碼,其實(shí)就是索引,第一個(gè)冒號(hào)(逗號(hào)之前的)很明顯就是選擇第一個(gè)維度的所有,也就是我們此處所有行,后面列上兩個(gè)冒號(hào),這樣看,比如我們列表y=[1,2,3],y[:2]結(jié)果就是[1,2],也就是第一個(gè)冒號(hào)表示從第一個(gè)開始,那我們其實(shí)此處我們的逗號(hào)后面的第一個(gè)冒號(hào)也是從第一個(gè)開始,那第二個(gè)冒號(hào)呢,其實(shí)第二個(gè)冒號(hào)代表結(jié)束,y=[1,2,3],y[::]結(jié)果就是[1,2,3],那第三個(gè)參數(shù)是啥,其實(shí)第三個(gè)參數(shù)就是步長,步長不能為0,為-1代表逆序,如果為1,則代表全選,如果為2,代表隔一個(gè)取一個(gè)。

看以下代碼:

x=np.array([[1,2,3],[5,6,7],[7,8,9]])
print(x)
print('------------')
print(x[:,::-1])
print('------------')
print(x[:,::1])
print('------------')
print(x[:,::2])
print('------------')
print(x[:,::3])
print('------------')
print(x[:,::666666])
x=np.array([[1,2,3],[5,6,7],[7,8,9]])
print(x)
print('------------')
print(x[:,::-1])
print('------------')
print(x[:,::1])
print('------------')
print(x[:,::2])
print('------------')
print(x[:,::3])
print('------------')
print(x[:,::666666])
[[1 2 3]
 [5 6 7]
 [7 8 9]]
------------
[[3 2 1]
 [7 6 5]
 [9 8 7]]
------------
[[1 2 3]
 [5 6 7]
 [7 8 9]]
------------
[[1 3]
 [5 7]
 [7 9]]
------------
[[1]
 [5]
 [7]]
------------
[[1]
 [5]
 [7]]

從上述代碼就可以理解到,后面之所以x[:,::666666],取66666這么大,是為了說,從第一個(gè)開始,后面代表步長,66666這么大的步長也就只能取第一個(gè)了,其實(shí)步長從3開始就只能取到第一個(gè)了

以上用法對(duì)于列表也是一樣的。

以上這篇Python中數(shù)組,列表:冒號(hào)的靈活用法介紹(np數(shù)組,列表倒序)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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