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python多維切片之冒號(hào)和三個(gè)點(diǎn)的用法介紹-創(chuàng)新互聯(lián)

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)。

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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

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多維的切片是按照各個(gè)維度分別取

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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)。

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這里是行取全部,列取第3-5。

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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

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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

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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。

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