Question

我一直在阅读Scipy.org的numpy i：j：k 切片教程。在第二个例子之后，它说

假设 n 是要切片的维度中的元素数量。然后，如果没有给出 i ，则对于 k＆gt;默认为0。 0 和 n - 1 k＆lt; 0 的。如果未给出 j ，则默认为 n k <> 0 和 -1， k＆lt; 0 即可。如果未给出 k ，则默认为1.

然而：

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([0,1,2,3,4])
>>> x[::-1]
array([4, 3, 2, 1, 0])

如果 j 默认为-1，则x[:-1:-1]应相当于x[::-1]，但

>>> x[:-1:-1]
array([], dtype=int64)
>>> x[:-(len(x)+1):-1]
array([4, 3, 2, 1, 0])

，而

>>> x[:-(len(x)+1):-1]
array([4, 3, 2, 1, 0])

当 k＆lt; 时， j 的默认值< 0 应为 - （n + 1）。根据{{3}}，我相信＆＃34;官方＆＃34;当 k <时，默认值为 j 0 是None。

我是否误解了SciPy.org上的教程？

Answer 1

在第一级处理时，Python解释器将::表示法转换为slice对象。由numpy.__getitem__方法解释这3个数字。

[::-1]与slice(None,None,-1)相同。

如您所知，x[slice(None,None,-1)]与x[slice(None,-1,-1)]不同。

我怀疑-1位于：

If j is not given it defaults to n for k > 0 and -1 for k < 0 .

并不意味着采取这种方式。相反，它具有-1的常规含义，the number before 0。

在[285]中：np.arange（10）[slice（5,0，-1）] Out [285]：array（[5,4,3,2,1]）

j被解释为iterate upto, but not including, this value，迭代方向由k确定。因此，此片段中不包含0值。

那你如何包括0？

In [287]: np.arange(10)[slice(5,-1,-1)]
Out[287]: array([], dtype=int32)

不起作用，因为-1被理解为n-1，如：

In [289]: np.arange(10)[slice(5,-7,-1)]
Out[289]: array([5, 4])

None以特殊方式解释，允许我们使用：

In [286]: np.arange(10)[slice(5,None,-1)]
Out[286]: array([5, 4, 3, 2, 1, 0])

这也有效（10-11=-1 - 真正的-1）

In [291]: np.arange(10)[slice(5,-11,-1)]
Out[291]: array([5, 4, 3, 2, 1, 0])

因此，-1表示before 0，-1表示count from n。文档可以清楚地说明这一点，但它没有错（如果使用正确的-1）。