切片和省略号在 numpy 中是如何工作的？
How slicing and ellipsis works in numpy?
我一直在阅读一份非常古老的 Numpy 文档，发现了一个我无法理解的奇怪符号。文档说 a[i:...] 是 a[i,:,:,:] 的快捷方式。
旧的文档非常模糊，我欢迎任何评论。
谢谢，
优先
arr[:,:,1] 是 numpy 使用的奇特索引，select 是 arr 中最后一列的第一个元素。花式索引只能用在 numpy 数组中，不能用在 python 的传统列表中。
另外，就像它在评论中指出的那样，a[,:,:,] 是一个语法错误。
这很有用，因为您可以轻松地 select 列
三个句点...（而不是… (U+2026)），指的是Ellipsis单例对象。它没有built-in特殊操作，但经常用于切片表达式。
否 built-in 类 使用省略号对象，但是 NumPy 在切片数组时使用 ... 作为快捷方式，例如，其中 x 是一个 4 维数组：x[i, ...] 等同于 x[i, :, :, :].
我一直在阅读一份非常古老的 Numpy 文档，发现了一个我无法理解的奇怪符号。文档说 a[i:...] 是 a[i,:,:,:] 的快捷方式。
旧的文档非常模糊，我欢迎任何评论。
谢谢， 优先
arr[:,:,1] 是 numpy 使用的奇特索引，select 是 arr 中最后一列的第一个元素。花式索引只能用在 numpy 数组中，不能用在 python 的传统列表中。
另外，就像它在评论中指出的那样，a[,:,:,] 是一个语法错误。
这很有用，因为您可以轻松地 select 列
三个句点...（而不是… (U+2026)），指的是Ellipsis单例对象。它没有built-in特殊操作，但经常用于切片表达式。
否 built-in 类 使用省略号对象，但是 NumPy 在切片数组时使用 ... 作为快捷方式，例如，其中 x 是一个 4 维数组：x[i, ...] 等同于 x[i, :, :, :].