详解Python二维数组与三维数组切片的方法


						如果对象是二维数组，则切片应当是x[:]的形式，里面有一个冒号，冒号之前和之后分别表示对象的第0个维度和第1个维度；



如果对象是三维数组，则切片应当是x[::]，里面有两个冒号，分割出三个间隔，三个间隔的前、中和后分别表示对象的第0、1、2个维度。

x[n,:]、x[:,n]、x[m:n,:]、x[:,m:n]



上面的中括号中(m:n)应当看成一个整体，除了(m:n)之外的冒号就是用来表明在哪个维度上操作的。



对于二维数组，在冒号前面的(n,)意味着对二维数组的第0个维度上的第n号元素操作，在冒号后面的(,n)意味着对二维数组的第1个维度上的第n号元素进行操作。如果n替换成(m:n)则表示对第m号到第n-1号元素操作。



举例：





import numpy as np



a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20]])

print(a.shape)

print(a[0, :], a[0, :].shape)

print(a[1, :], a[1, :].shape)

print(a[-1, :], a[-1, :].shape)

print(a[0:2, :], a[0:2, :].shape)

print(a[:, 0], a[:, 0].shape)

print(a[:, 1], a[:, 1].shape)

print(a[:, -1], a[:, -1].shape)

print(a[:, 0:2], a[:, 0:2].shape)







 运行结果如下：





(5, 4)

[1 2 3 4] (4,)

[5 6 7 8] (4,)

[17 18 19 20] (4,)

[[1 2 3 4]

 [5 6 7 8]] (2, 4)

[ 1 5 9 13 17] (5,)

[ 2 6 10 14 18] (5,)

[ 4 8 12 16 20] (5,)

[[ 1 2]

 [ 5 6]

 [ 9 10]

 [13 14]

 [17 18]] (5, 2)



Process finished with exit code 0



上例中，a是shape=(5,4)的数组。第0个维度上有5个元素，第1个维度上有4个元素(元素不一定是单个值， 也可能是数组，这里的元素的叫法是相对于某个维度而言的)。



  a[0, :]、a[1, :]、a[-1, :]分别提取了a的第0个维度上的第0、1和-1个元素，每个元素都是一个含有4个元素的数组。

  a[0:2, :]提取了a的第0个维度上的第0和1两个元素，两个元素都是一个含有4个元素的数组，共同组成一个二维数组。

  a[:, 0]、a[:, 1]、a[:, -1]分别提取了a的第1个维度上的0、1和-1个元素，每个元素都是单个元素值。

  a[:, 0:2]提取了a的第1个维度上的第0和1两个元素，两个元素都是单个元素值，共同组成一个二维数组。



x[n,::]、x[:,n:]、x[::,n]、x[:,:,n]、x[m:n,::]、x[:,m:n:]、x[::,m:n]、x[:,:,m:n]



上面的中括号中(m:n)应当看成一个整体，除了(m:n)之外的两个冒号就是用来表明在哪个维度上操作的。



对于三维数组，在双冒号的最前面的(n,)意味着对三维数组的第0个维度上的第n号元素操作，在双冒号的中间的(,n)意味着对三维数组的第1个维度上的第n号元素进行操作，在双冒号的后面的(,n)意味着对三维数组的第2个维度上的第n号元素进行操作。如果n替换成(m:n)则表示对第m号到第n-1号元素操作。



举例：





import numpy as np



b = np.array([[[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, 27, 28], [29, 30, 31, 32], [33, 34, 35, 36]],

       ])



print(b.shape)

print("b[0, ::],b[1, ::],b[-1, ::],b[0:2, ::]")

print(b[0, ::], b[0, ::].shape)

print(b[1, ::], b[1, ::].shape)

print(b[-1, ::], b[-1, ::].shape)

print(b[0:2, ::], b[0:2, ::].shape)

print("b[:, 0:],b[:, 1:],b[:, -1:],b[:, 0:2:]")

print(b[:, 0:], b[:, 0:].shape)

print(b[:, 1:], b[:, 1:].shape)

print(b[:, -1:], b[:, -1:].shape)

print(b[:, 0:2:], b[:, 0:2:].shape)

print("b[::, 0],b[::, 1],b[::, -1],b[::, 0:2:]")

print(b[::, 0], b[::, 0].shape)

print(b[::, 1], b[::, 1].shape)

print(b[::, -1], b[::, -1].shape)

print(b[::, 0:2:], b[::, 0:2].shape)

print("b[:,:, 0],b[:,:, 1],b[:,:, -1],b[:,:, 0:2:]")

print(b[:, :, 0], b[:, :, 0].shape)

print(b[:, :, 1], b[:, :, 1].shape)

print(b[:, :, -1], b[:, :, -1].shape)

print(b[:, :, 0:2:], b[:, :, 0:2].shape)



运行结果如下：





(3, 3, 4)

b[0, ::],b[1, ::],b[-1, ::],b[0:2, ::]

[[ 1 2 3 4]

 [ 5 6 7 8]

 [ 9 10 11 12]] (3, 4)

[[13 14 15 16]

 [17 18 19 20]

 [21 22 23 24]] (3, 4)

[[25 26 27 28]

 [29 30 31 32]

 [33 34 35 36]] (3, 4)

[[[ 1 2 3 4]

 [ 5 6 7 8]

 [ 9 10 11 12]]



 [[13 14 15 16]

 [17 18 19 20]

 [21 22 23 24]]] (2, 3, 4)

b[:, 0:],b[:, 1:],b[:, -1:],b[:, 0:2:]

[[[ 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 27 28]

 [29 30 31 32]

 [33 34 35 36]]] (3, 3, 4)

[[[ 5 6 7 8]

 [ 9 10 11 12]]



 [[17 18 19 20]

 [21 22 23 24]]



 [[29 30 31 32]

 [33 34 35 36]]] (3, 2, 4)

[[[ 9 10 11 12]]



 [[21 22 23 24]]



 [[33 34 35 36]]] (3, 1, 4)

[[[ 1 2 3 4]

 [ 5 6 7 8]]



 [[13 14 15 16]

 [17 18 19 20]]



 [[25 26 27 28]

 [29 30 31 32]]] (3, 2, 4)

b[::, 0],b[::, 1],b[::, -1],b[::, 0:2:]

[[ 1 2 3 4]

 [13 14 15 16]

 [25 26 27 28]] (3, 4)

[[ 5 6 7 8]

 [17 18 19 20]

 [29 30 31 32]] (3, 4)

[[ 9 10 11 12]

 [21 22 23 24]

 [33 34 35 36]] (3, 4)

[[[ 1 2 3 4]

 [ 5 6 7 8]]



 [[13 14 15 16]

 [17 18 19 20]]



 [[25 26 27 28]

 [29 30 31 32]]] (3, 2, 4)

b[:,:, 0],b[:,:, 1],b[:,:, -1],b[:,:, 0:2:]

[[ 1 5 9]

 [13 17 21]

 [25 29 33]] (3, 3)

[[ 2 6 10]

 [14 18 22]

 [26 30 34]] (3, 3)

[[ 4 8 12]

 [16 20 24]

 [28 32 36]] (3, 3)

[[[ 1 2]

 [ 5 6]

 [ 9 10]]



 [[13 14]

 [17 18]

 [21 22]]



 [[25 26]

 [29 30]

 [33 34]]] (3, 3, 2)



Process finished with exit code 0







上例中，b是shape=(3,3,4)的数组。第0个维度上有3个元素，第1个维度上有3个元素，第2个维度上有4个元素(元素不一定是单个值， 也可能是数组，这里的元素的叫法是相对于某个维度而言的)。



  b[0, ::]、b[1, ::]、b[-1, ::]分别提取了b的第0个维度上的第0、1和-1个元素，每个元素都是一个二维数组。

  b[0:2, ::]提取了b的第0个维度上的第0和1两个元素，两个元素都是一个二维数组，共同组成一个三维数组。

  b[:, 0:]、b[:, 1:]、b[:, -1:]分别提取了b的全部元素(都是由4个元素的单个数组)、b的第1个维度上除第0号外的所有元素(都是由4个元素的单个数组)、b的第1个维度上的所有最后一个位置上的元素(都是由4个元素的单个数组)。

  b[:, 0:2:]提取了b的第1个维度上的第0和1两个元素，两个元素都是一个有4个元素的数组，共同组成一个三维数组。

  b[::, 0]、b[::, 1]、b[::, -1]分别提取了b的第2个维度上的0、1和-1个元素（这里的元素就是单个有4个元素的数组），每个元素都是有4个元素的数组。

  b[::, 0:2]提取了b的第2个维度上的第0和1两个元素（这里的元素就是单个有4个元素的数组），两个元素都是有4个元素的数组。

  b[:,:, 0]、b[:,:, 1]、b[:,:, -1]分别提取了b的第2个维度的所有元素（即有4个元素的数组）中的第0、1和-1个元素值，每个元素都是单个元素值。

  b[:,:, 0:2]提取了b的第2个维度的所有元素（即有4个元素的数组）中的第0和1两个元素值，两个元素都是单个元素值。



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