python 多維切片之冒號(hào)和三個(gè)點(diǎn)的用法介紹
初學(xué)python和numpy，對(duì)在學(xué)習(xí)多維切片的過(guò)程中遇到的問(wèn)題做個(gè)總結(jié)。
一維切片就不說(shuō)了，比較簡(jiǎn)單，先說(shuō)下二維的，二維的理解了多維的就簡(jiǎn)單了。舉個(gè)例子先建立一個(gè)5x5的二維數(shù)組
多維的切片是按照各個(gè)維度分別取
這里就分別輸出第一維的2-3和第二維的3-5（索引從0開(kāi)始）。
這里是行取全部，列取第3-5。
這里應(yīng)該是大家最疑惑的地方了，為什么列的參數(shù)改成None，輸出的shape都變了，這里大家要知道，None代表新增加一個(gè)維度，它有一個(gè)別稱叫newaxis，大家可以輸出一下numpy.newaxis就知道了，那么這個(gè)別稱應(yīng)該顧名思義了吧。那么為什么是5x1x5，而不是5x5x1呢，那是因?yàn)槟阍诘诙S上用了None，你如果在第三維上用就會(huì)變成5x5x1了，不信你看
這下大家應(yīng)該明白了吧。就是說(shuō)None放在哪一維，就會(huì)在哪一維上出現(xiàn)新的維度。
再看個(gè)更奇葩的
三個(gè)點(diǎn)是什么鬼，憑記憶這不是可以換行的操作么，但這里不是，它是省略所有的冒號(hào)來(lái)用省略號(hào)代替,大家看這個(gè)a[:, :, None]和a[…, None]的輸出是一樣的，就是因?yàn)椤媪饲懊鎯蓚€(gè)冒號(hào)。這下應(yīng)該清楚了。
至于三維以上的，那跟二維是一模一樣啊。
以上這篇python 多維切片之冒號(hào)和三個(gè)點(diǎn)的用法介紹就是小編分享給大家的全部?jī)?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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