python - 与 numpy 操作 a[:] and a[. ..] 混淆

Question

在numpy中，存在一些切片操作，例如a[1:3,3:5]，但是我对a[:]和a[...]操作感到困惑，我是python新手，可以有人解释一下它们之间有什么区别吗？

Answer 1

... 是省略号，在纯 Python 中它基本上是一个非运算符。它用作代码的占位符，例如本例中:

while True:
    ...

在 numpy 中，它具有类似的用途，它是不切片运算符。由于 numpy 同时支持多个切片，这可能很有用。例如，要获取立方体的不同边:

In [1]: import numpy

In [2]: cube = numpy.arange(3**3).reshape(3, 3, 3)

In [3]: cube
Out[3]:
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20],
        [21, 22, 23],
        [24, 25, 26]]])

In [4]: cube[0, ..., 0]
Out[4]: array([0, 3, 6])

In [5]: cube[..., 0, 0]
Out[5]: array([ 0,  9, 18])

In [6]: cube[0, 0, ...]
Out[6]: array([0, 1, 2])

应该注意的是，... 在功能上与上述情况下的 : 相同，但对于多维对象可能有所不同:

In [7]: cube[..., 0]
Out[7]:
array([[ 0,  3,  6],
       [ 9, 12, 15],
       [18, 21, 24]])

In [8]: cube[:, 0]
Out[8]:
array([[ 0,  1,  2],
       [ 9, 10, 11],
       [18, 19, 20]])

在多维对象中，... 根据需要插入 : 多次以达到完整维度