切片：1和无每个语句是什么意思？

Question

我遇到了一个代码片段，其中有两个语句我无法理解，但我可以看到每个语句的最终结果。你知道吗

在给出以下语句之前，我将创建一个变量：

train = np.random.random((10,100))

其中一个读作：

train = train[:-1, 1:-1]

这个切片是什么意思？怎么读这个？我知道切片中的-1表示从后面。但我不能理解。你知道吗

另一项声明如下：

la = [0.2**(7-j) for j in range(1,t+1)]
np.array(la)[:,None]

在[:,None]中使用None进行切片意味着什么？你知道吗

对于上面的两个语句，以及如何读取每个语句，有一个替代方法会很有帮助，这样我就能更好地理解它。你知道吗

Answer 1

Python的优势之一是它对简单原则的统一应用。Numpy索引与Python中的所有索引一样，将单个参数传递给索引对象的（即，数组的）__getitem__方法，Numpy数组是切片机制的主要理由之一（或者至少是其早期用途之一）。你知道吗

当我试图理解新的行为时，我喜欢从一个具体的、可理解的例子开始，所以我将从一个一维的4元素向量开始，直到3x4，这个向量应该足够大，可以理解发生了什么。你知道吗

simple = np.array([1, 2, 3, 4])

train = np.array([[1, 2, 3, 4],
                   [5, 6, 7, 8],
                   [9, 10, 11, 12]])

解释器将这些显示为

array([1, 2, 3, 4])

array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12]])

表达式simple[x]等价于（也就是说解释器最终执行）simple.__getitem__(x)在引擎盖下-注意这个调用只接受一个参数。你知道吗

numpy数组的__getitem__方法非常简单地用整数实现索引：它从第一个维度选择一个元素。所以simple[1]就是2，train[1]就是array([5, 6, 7, 8])。你知道吗

当__getitem__收到一个元组作为参数时（这是Python语法解释像array[x, y, z]这样的表达式的方式），它将元组的每个元素作为索引应用于索引对象的连续维度。因此result = train[1, 2]与

temp = train[1]    # i.e. train.__getitem__(1)
result = temp[2]   # i.e. temp.__getitem__(2)

当然，我们发现result出现在7。你可以认为array[x, y, z]等同于array[x][y][z]。你知道吗

现在我们可以在混合料中加入切片。包含冒号的表达式可以被视为切片文本（我没有看到更好的名称），解释器为它们创建slice objects。如文档所述，slice对象主要是包含三个值的容器，start、stop和slice，并且取决于每个对象的__getitem__方法如何解释它们。您可能会发现this question有助于进一步理解切片。你知道吗

根据你现在所知道的，你应该能够理解第一个问题的答案。你知道吗

result = train[:-1, 1:-1]

将调用train.__getitem__和一个两元素的切片元组。这相当于

temp = train[:-1]
result = temp[..., 1:-1]

第一条语句可以读作“settemp到train的最后一行以外的所有列”，第二条语句可以读作“setresult到temp的第一列和最后一列以外的所有列”。train[:-1]是

array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]])

将[1:-1]下标应用于该数组的第二维

array([[2, 3],
       [6, 7]])

temp下标第一维度上的省略号表示“传递一切”，因此the subscript expression[…]can be considered equivalent to[：]. As far as the无values are concerned, a slice has a maximum of three data points: _start_, _stop_ and _step_. A无value for any of these gives the default value, which is0 for _start_, the length of the indexed object for _stop_, and1 for _step. Sox[无：无：无]is equivalent tox[0:len（x）：1]which is equivalent tox[：：]`。你知道吗

有了这些知识，你应该有更多的机会了解正在发生的事情。你知道吗