如果你觉得切片中的负指数令人困惑，这里有一个非常简单的方法来考虑：用len-index替换负指数。例如，用len（list）-3替换-3。

说明切片在内部做什么的最佳方法是在实现此操作的代码中显示它：

def slice(list, start = None, end = None, step = 1):
  # Take care of missing start/end parameters
  start = 0 if start is None else start
  end = len(list) if end is None else end

  # Take care of negative start/end parameters
  start = len(list) + start if start < 0 else start
  end = len(list) + end if end < 0 else end

  # Now just execute a for-loop with start, end and step
  return [list[i] for i in range(start, end, step)]

枚举序列x语法允许的可能性：

>>> x[:]                # [x[0],   x[1],          ..., x[-1]    ]
>>> x[low:]             # [x[low], x[low+1],      ..., x[-1]    ]
>>> x[:high]            # [x[0],   x[1],          ..., x[high-1]]
>>> x[low:high]         # [x[low], x[low+1],      ..., x[high-1]]
>>> x[::stride]         # [x[0],   x[stride],     ..., x[-1]    ]
>>> x[low::stride]      # [x[low], x[low+stride], ..., x[-1]    ]
>>> x[:high:stride]     # [x[0],   x[stride],     ..., x[high-1]]
>>> x[low:high:stride]  # [x[low], x[low+stride], ..., x[high-1]]

当然，如果（高低）%步幅！=0，则终点将略低于高1。

如果步幅为负，则由于我们正在倒计时，顺序会有点改变：

>>> x[::-stride]        # [x[-1],   x[-1-stride],   ..., x[0]    ]
>>> x[high::-stride]    # [x[high], x[high-stride], ..., x[0]    ]
>>> x[:low:-stride]     # [x[-1],   x[-1-stride],   ..., x[low+1]]
>>> x[high:low:-stride] # [x[high], x[high-stride], ..., x[low+1]]

扩展切片（带逗号和省略号）通常仅用于特殊数据结构（如NumPy）；基本序列不支持它们。

>>> class slicee:
...     def __getitem__(self, item):
...         return repr(item)
...
>>> slicee()[0, 1:2, ::5, ...]
'(0, slice(1, 2, None), slice(None, None, 5), Ellipsis)'

Python教程对此进行了讨论（向下滚动一点，直到您了解到关于切片的部分）。

ASCII艺术图也有助于记住切片的工作方式：

 +---+---+---+---+---+---+
 | P | y | t | h | o | n |
 +---+---+---+---+---+---+
 0   1   2   3   4   5   6
-6  -5  -4  -3  -2  -1

记住切片工作方式的一种方法是将索引视为字符之间的指针，第一个字符的左边缘编号为0。然后，n个字符串的最后一个字符的右边缘具有索引n。

简单易懂：

在Python中，切片符号a[start:stop:step]可以用于从序列中选择一系列元素（例如列表、元组或字符串）。

起始索引是包括在切片中的第一个元素，

停止索引是从切片中排除的第一个元素，也是最后一个元素

步长值是切片元素之间的索引数。

例如，考虑以下列表：

a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果要选择a的所有元素，可以使用切片符号a[：]：

>>> a[:]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果我们想选择a的所有元素，但跳过其他元素，我们可以使用切片符号a[：：2]：

>>> a[::2]
[0, 2, 4, 6, 8]

如果我们想选择从第三个元素（索引2）到第七个元素（索引号6）的所有元素，我们可以使用切片符号a[2:7]：

>>> a[2:7]
[2, 3, 4, 5, 6]

如果我们想选择从第三个元素（索引2）到第七个元素（索引号6）的所有元素，但跳过其他元素，我们可以使用切片符号a[2:7:2]：

>>> a[2:7:2]
[2, 4, 6]

如果我们想选择从第三个元素（索引2）到列表末尾的所有元素，我们可以使用切片符号a[2:]：

>>> a[2:]
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果我们想选择从列表开头到第七个元素（索引6）的所有元素，我们可以使用切片符号a[：7]：

>>> a[:7]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

如果您想了解有关切片表示法的更多信息，可以参考Python官方文档：链接1链接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。

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（）。