Python的切片表示法是如何工作的?也就是说:当我编写[x:y:z]、a[:]、a]::2]等代码时,我如何理解哪些元素最终会出现在切片中?请在适当的地方附上参考资料。


另请参见:为什么切片和范围上限是互斥的?


当前回答

Index:
      ------------>
  0   1   2   3   4
+---+---+---+---+---+
| a | b | c | d | e |
+---+---+---+---+---+
  0  -4  -3  -2  -1
      <------------

Slice:
    <---------------|
|--------------->
:   1   2   3   4   :
+---+---+---+---+---+
| a | b | c | d | e |
+---+---+---+---+---+
:  -4  -3  -2  -1   :
|--------------->
    <---------------|

我希望这将帮助您用Python建模列表。

参考:http://wiki.python.org/moin/MovingToPythonFromOtherLanguages

其他回答

这里有一个简单的记忆方法,可以记住它是如何工作的:

S L*I*C*E*切片的“i”位于第一位,代表包容,“e”排在最后,代表独占。

所以array[j:k]将包括第j个元素,并排除第k个元素。

已经有很多答案了,但我想添加一个性能比较

~$ python3.8 -m timeit -s 'fun = "this is fun;slicer = slice(0, 3)"' "fun_slice = fun[slicer]" 
10000000 loops, best of 5: 29.8 nsec per loop
~$ python3.8 -m timeit -s 'fun = "this is fun"' "fun_slice = fun[0:3]" 
10000000 loops, best of 5: 37.9 nsec per loop
~$ python3.8 -m timeit -s 'fun = "this is fun"' "fun_slice = fun[slice(0, 3)]" 
5000000 loops, best of 5: 68.7 nsec per loop
~$ python3.8 -m timeit -s 'fun = "this is fun"' "slicer = slice(0, 3)" 
5000000 loops, best of 5: 42.8 nsec per loop

因此,如果您重复使用同一个切片,使用切片对象将有益并提高可读性。然而,如果您只进行了几次切片,则应首选[:]表示法。

前面的答案没有讨论使用著名的NumPy包可以实现的多维数组切片:

切片也可以应用于多维数组。

# Here, a is a NumPy array

>>> a
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12]])
>>> a[:2, 0:3:2]
array([[1, 3],
       [5, 7]])

逗号前的“:2”作用于第一维度,逗号后的“0:3:2”作用于第二维度。

我的大脑似乎很乐意接受lst[开始:结束]包含开始项。我甚至可以说这是一个“自然的假设”。

但偶尔会有一种怀疑悄悄出现,我的大脑会要求我保证它不包含结尾元素。

在这些时刻,我依靠这个简单的定理:

for any n,    lst = lst[:n] + lst[n:]

这个漂亮的属性告诉我,lst[start:end]不包含end-th项,因为它位于lst[end:]中。

注意,这个定理对任何n都是正确的。例如,您可以检查

lst = range(10)
lst[:-42] + lst[-42:] == lst

返回True。

前面的大多数答案都解决了有关切片表示法的问题。

用于切片的扩展索引语法是aList[start:stop:step],基本示例如下:

:

更多切片示例:15个扩展切片