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

Python切片表示法：

a[start:end:step]

对于开始和结束，负值被解释为相对于序列的结束。结束的正索引表示要包含的最后一个元素之后的位置。空白值默认如下：[+0:-0:1]。使用否定步骤会颠倒开始和结束的解释

该符号扩展到（numpy）矩阵和多维数组。例如，要分割整个列，可以使用：

m[::,0:2:] ## slice the first two columns

切片保存数组元素的引用，而不是副本。如果您想单独复制一个数组，可以使用deepcopy（）。

以下是字符串索引的示例：

 +---+---+---+---+---+
 | H | e | l | p | A |
 +---+---+---+---+---+
 0   1   2   3   4   5
-5  -4  -3  -2  -1

str="Name string"

切片示例：[开始：结束：步骤]

str[start:end] # Items start through end-1
str[start:]    # Items start through the rest of the array
str[:end]      # Items from the beginning through end-1
str[:]         # A copy of the whole array

以下是示例用法：

print str[0] = N
print str[0:2] = Na
print str[0:7] = Name st
print str[0:7:2] = Nm t
print str[0:-1:2] = Nm ti

我自己使用“元素之间的索引点”方法来思考它，但描述它的一种方式有时有助于其他人获得它：

mylist[X:Y]

X是所需的第一个元素的索引。Y是不需要的第一个元素的索引。

通常，使用大量硬编码索引值编写代码会提高可读性以及维护混乱。例如，如果一年后你回到代码，你会看看它，想知道你写的时候在想什么只是一种更清楚地说明代码实际在做什么的方式。通常，内置slice（）创建一个切片对象，可以在切片的任何位置使用允许。例如：

>>> items = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a = slice(2, 4)
>>> items[2:4]
[2, 3]
>>> items[a]
[2, 3]
>>> items[a] = [10,11]
>>> items
[0, 1, 10, 11, 4, 5, 6]
>>> del items[a]
>>> items
[0, 1, 4, 5, 6]

如果您有一个切片实例，您可以通过查看它的s.start、s.stop和s.step属性。例如：

>>>a=切片（10、50、2）>>>a.启动10>>>a.停止50>>>a.台阶2.>>>

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。