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。

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（）。

我个人认为这就像一个for循环：

a[start:end:step]
# for(i = start; i < end; i += step)

此外，请注意，start和end的负值是相对于列表末尾的，并且在上面的示例中通过given_index+a.shape[0]计算。

关于序列的索引，需要记住的重要思想是

非负指数从序列中的第一项开始；负索引从序列的最后一项开始（因此仅适用于有限序列）。

换言之，负索引右移序列长度：

              0   1   2   3   4   5   6   7   ...
            -------------------------
            | a | b | c | d | e | f |
            -------------------------
...  -8  -7  -6  -5  -4  -3  -2  -1

考虑到这一点，订阅和切片很简单。

订阅

订阅使用以下语法：*

sequence[index]

订阅在索引处选择序列中的单个项目：

>>> 'abcdef'[0]
'a'
>>> 'abcdef'[-6]
'a'

订阅引发超出范围的索引的IndexError：

>>> 'abcdef'[100]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: string index out of range

切片

切片使用以下语法：**

sequence[start:stop:step]

切片选择序列中的一系列项目，从包含开始到不包含结束：

>>> 'abcdef'[0:2:1]
'ab'
>>> 'abcdef'[0:-4:1]
'ab'
>>> 'abcdef'[-6:-4:1]
'ab'
>>> 'abcdef'[-6:2:1]
'ab'
>>> 'abcdef'[1:-7:-1]
'ba'
>>> 'abcdef'[-5:-7:-1]
'ba'

切片默认为序列中最完整的项目范围，因此它对省略或等于“无”的任何开始、停止或步骤使用以下默认值：***

步骤默认为1；如果步骤为正start默认为0（第一项索引），stop默认为start+len（序列）（最后一项索引加一）；如果步骤为负start默认为-1（最后一项索引），stop默认为start-len（序列）（第一项索引减一）。

>>> 'abcdef'[0:6:1]
'abcdef'
>>> 'abcdef'[::]
'abcdef'
>>> 'abcdef'[-1:-7:-1]
'fedcba'
>>> 'abcdef'[::-1]
'fedcba'

切片为等于零的步骤引发ValueError：

>>> 'abcdef'[::0]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: slice step cannot be zero

切片不会为超出范围的开始或停止引发IndexError（与订阅相反）：

>>> 'abcdef'[-100:100]
'abcdef'

---

*表达式sequence[index]和sequence__getitem_（索引）是等效的。

**表达式sequence[start:stop:step]、sequence[Sslice（start，stop，step）]和sequence__getitem_（slice（start，stop，step））是等效的，其中内置类slice实例包start，stop和step。

***表达式sequence[：]、sequence[：：]和sequence[None:None:None]使用start、stop和step的默认值。

上面的答案不讨论切片分配。为了理解切片分配，可以在ASCII艺术中添加另一个概念：

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

>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
# Why the two sets of numbers:
# indexing gives items, not lists
>>> p[0]
 'P'
>>> p[5]
 'n'

# Slicing gives lists
>>> p[0:1]
 ['P']
>>> p[0:2]
 ['P','y']

一种启发式方法是，对于从零到n的切片，思考：“零是开始，从开始开始，在列表中取n个项目”。

>>> p[5] # the last of six items, indexed from zero
 'n'
>>> p[0:5] # does NOT include the last item!
 ['P','y','t','h','o']
>>> p[0:6] # not p[0:5]!!!
 ['P','y','t','h','o','n']

另一种启发式方法是，“对于任何一个切片，用零替换开头，应用前面的启发式方法获得列表的结尾，然后将第一个数字向后计数，以从开头删除项目”

>>> p[0:4] # Start at the beginning and count out 4 items
 ['P','y','t','h']
>>> p[1:4] # Take one item off the front
 ['y','t','h']
>>> p[2:4] # Take two items off the front
 ['t','h']
# etc.

切片分配的第一个规则是，由于切片返回一个列表，所以切片分配需要一个列表（或其他可迭代的）：

>>> p[2:3]
 ['t']
>>> p[2:3] = ['T']
>>> p
 ['P','y','T','h','o','n']
>>> p[2:3] = 't'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can only assign an iterable

切片分配的第二个规则（您也可以在上面看到）是，无论切片索引返回列表的哪个部分，都是由切片分配更改的相同部分：

>>> p[2:4]
 ['T','h']
>>> p[2:4] = ['t','r']
>>> p
 ['P','y','t','r','o','n']

切片分配的第三条规则是，分配的列表（可迭代）不必具有相同的长度；索引切片被简单地切片，并被分配的任何内容整体替换：

>>> p = ['P','y','t','h','o','n'] # Start over
>>> p[2:4] = ['s','p','a','m']
>>> p
 ['P','y','s','p','a','m','o','n']

最难习惯的部分是分配给空切片。使用启发式1和2，很容易让你的头脑围绕空切片进行索引：

>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[0:4]
 ['P','y','t','h']
>>> p[1:4]
 ['y','t','h']
>>> p[2:4]
 ['t','h']
>>> p[3:4]
 ['h']
>>> p[4:4]
 []

然后，一旦您看到了这一点，将切片分配给空切片也是有意义的：

>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[2:4] = ['x','y'] # Assigned list is same length as slice
>>> p
 ['P','y','x','y','o','n'] # Result is same length
>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[3:4] = ['x','y'] # Assigned list is longer than slice
>>> p
 ['P','y','t','x','y','o','n'] # The result is longer
>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[4:4] = ['x','y']
>>> p
 ['P','y','t','h','x','y','o','n'] # The result is longer still

请注意，因为我们没有更改切片的第二个编号（4），所以插入的项目总是紧靠“o”堆叠，即使我们分配给空切片也是如此。因此，空切片分配的位置是非空切片分配位置的逻辑扩展。

稍微后退一点，当你继续进行我们的切片开始计数过程时会发生什么？

>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[0:4]
 ['P','y','t','h']
>>> p[1:4]
 ['y','t','h']
>>> p[2:4]
 ['t','h']
>>> p[3:4]
 ['h']
>>> p[4:4]
 []
>>> p[5:4]
 []
>>> p[6:4]
 []

通过切片，一旦你完成，你就完成了；它不会开始向后倾斜。在Python中，除非使用负数明确要求，否则不会获得负的步幅。

>>> p[5:3:-1]
 ['n','o']

“一旦你完成了，你就完成了”规则会产生一些奇怪的后果：

>>> p[4:4]
 []
>>> p[5:4]
 []
>>> p[6:4]
 []
>>> p[6]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

事实上，与索引相比，Python切片具有奇怪的防错误性：

>>> p[100:200]
 []
>>> p[int(2e99):int(1e99)]
 []

这有时会派上用场，但也会导致一些奇怪的行为：

>>> p
 ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
>>> p[int(2e99):int(1e99)] = ['p','o','w','e','r']
>>> p
 ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', 'p', 'o', 'w', 'e', 'r']

根据您的应用程序，这可能。。。或者可能不。。。成为你在那里所希望的！

---

以下是我的原始答案。它对很多人都很有用，所以我不想删除它。

>>> r=[1,2,3,4]
>>> r[1:1]
[]
>>> r[1:1]=[9,8]
>>> r
[1, 9, 8, 2, 3, 4]
>>> r[1:1]=['blah']
>>> r
[1, 'blah', 9, 8, 2, 3, 4]

这也可以澄清切片和索引之间的区别。

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。