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python 多維切片之冒號(hào)和三個(gè)點(diǎn)的用法介紹

 更新時(shí)間:2018年04月19日 08:57:43   作者:Darlewo  
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初學(xué)python和numpy,對(duì)在學(xué)習(xí)多維切片的過程中遇到的問題做個(gè)總結(jié)。

一維切片就不說了,比較簡(jiǎn)單,先說下二維的,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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