python 多维切片之冒号和三个点的用法介绍

初学python和numpy，对在学习多维切片的过程中遇到的问题做个总结。

一维切片就不说了，比较简单，先说下二维的，二维的理解了多维的就简单了。举个例子先建立一个5x5的二维数组

多维的切片是按照各个维度分别取

这里就分别输出第一维的2-3和第二维的3-5（索引从0开始）。

这里是行取全部，列取第3-5。

这里应该是大家最疑惑的地方了，为什么列的参数改成None，输出的shape都变了，这里大家要知道，None代表新增加一个维度，它有一个别称叫newaxis，大家可以输出一下numpy.newaxis就知道了，那么这个别称应该顾名思义了吧。那么为什么是5x1x5，而不是5x5x1呢，那是因为你在第二维上用了None，你如果在第三维上用就会变成5x5x1了，不信你看

这下大家应该明白了吧。就是说None放在哪一维，就会在哪一维上出现新的维度。

再看个更奇葩的

三个点是什么鬼，凭记忆这不是可以换行的操作么，但这里不是，它是省略所有的冒号来用省略号代替,大家看这个a[:, :, None]和a[…, None]的输出是一样的，就是因为…代替了前面两个冒号。这下应该清楚了。

至于三维以上的，那跟二维是一模一样啊。

以上这篇python 多维切片之冒号和三个点的用法介绍就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

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