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。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助

您可能感兴趣的文章:

• python numpy数组的索引和切片的操作方法
• 对Python 数组的切片操作详解
• python多维数组切片方法