{num}中的`slice`（:)和`ellipsis`（...）运算符有什么区别？

Question

我遇到了一个代码，其中作者使用ellipsis数组使用numpy运算符（例如[...，1]），而不是slice运算符（例如， [：，1]）获取数组部分。

我对这个问题的研究

1. 从scipy github wiki page中，我了解到两个运算符都执行一些类似的操作，即返回多维数组的切片。

2. 我已经遍历了this question，它处理了numpy数组的几种切片技术，但是没有找到关于何时使用slice的详细说明运算符，以及何时需要使用ellipsis或它们的功能是否相同。

3. 在Example 1中，我找不到这两个运算符之间的任何区别：

示例1：

    import numpy as np

    A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    A[..., 0], A[:, 0]    # Out: (array([1, 4, 7]), array([1, 4, 7]))
    A[..., 0] == A[:, 0]  # Out: array([ True,  True,  True])

所以我的问题是：

• 将slice与ellipsis运算符与numpy.ndarrays一起使用有什么区别？
• 它们可以互换使用吗？
• 使用一个或另一个有什么优势吗？

非常感谢您对我的问题进行详尽的阐述，并在此先感谢您的宝贵时间。

Answer 1

两者的动机完全不同。

• 省略号的意思是“所有其他所有维度（我可以不费力地列举，不确定或不在乎有多少个）”

• slice的意思是“由起始索引和结束索引（和跨度）指定的当前维度的子集” 。