理解 numpy 数组切片的问题

Question

对 Numpy 数组进行切片时，我觉得不一致。

In[87]: y
Out[87]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

In[88]: y[0,0]
Out[88]: 1

y[0,0] 是 1。没关系，但是当我输入

In[89]: y[0,0:1]
Out[89]: array([1])

为什么切片 [0,0:1] 是单值数组 [1]？我相当期待 array[1,4] 当我输入

时会发生

In[90]: y[0,0:2]
Out[90]: array([1,4])

我更希望 array[1,4,7] 因为 y[0,2] 是 7.

顺便说一下，如果重要的话，我使用的是 Anaconda 2019 发行版。

In[91]: import sys
   ...: print(sys.version)
3.7.3 (default, Mar 27 2019, 17:13:21) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)]

有谁知道为什么切片索引看起来如此混乱？谢谢

Answer 1

Numpy 使用与 Python 相同的切片符号，即 [start:stop:step].

作为惯例，索引 stop 处的值从结果序列中排除。

您可以在 this tutorial 的第 3 段找到更多信息。

The slice extends from the ‘from’ index and ends one item before the ‘to’ index.

Issue with understanding numpy array slicing