Question

在numpy中，存在一些切片操作，如[1：3,3：5]，但是我对操作a [：]和[...]感到困惑，我是python的新手，可以有谁解释这些之间的区别是什么？

Answer 1

...是省略号，在纯Python中，它基本上是一个非运算符。它充当代码的占位符，例如：

while True:
    ...

在numpy中它有一个类似的目的，它是do-not-slice运算符。由于numpy同时支持多个切片，因此这可能很有用。例如，要获取多维数据集的不同边缘：

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，在上述情况下，...在功能上与: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，...会根据需要多次插入:以达到完整维度

Answer 2

...表示0或更多:。它们本身在LHS上最有用（但是对于RHS使用，请参见Is there a canonical way of obtaining a 0D numpy subarray?）

   arr[...] =1

为arr的所有元素指定1。它适用于所有维度，包括0d数组。

arr[:] =1

适用于1d数组，并且因为尾随'：'是自动添加的，所以更高维数组也是如此。它不适用于0d数组。

Python对象Ellipsis https://docs.python.org/dev/library/constants.html#Ellipsis

生成索引操作时，解释器使用

a[...]   # implemented as
a.__getitem__((Ellipsis,))

类似地，'：'转换为slice(None)对象。

像列表这样的常见Python对象不会对Ellipsis执行任何操作，但numpy数组会使用它。

与numpy操作混淆[：]和[...]

2 个答案: