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python代码里面，是可以通过冒号操作对numpy数据进行切片操作的。通常使用一个冒号进行切片操作，实际上还可以使用两个冒号进行类似的操作。这就是本文要讨论的主要内容。如何理解两个连续冒号操作呢？

苏南大叔：python代码，如何使用两个冒号获取numpy变量的切片数据？ - 两个冒号获取切片数据
python代码，如何使用两个冒号获取numpy变量的切片数据？（图1-1）

苏南大叔的“程序如此灵动”博客，记录苏南大叔和计算机代码的故事。本文测试环境：win10，python@3.12.0。

龙套数据

import numpy as np
x = np.arange(0,5)               # [0 1 2 3 4]
# x = np.array([0,1,2,3,4])      # [0 1 2 3 4]
Python

arrange()的用法，请参考：

通常情况下，是使用一个冒号[start:end]来对其进行切片操作的，数据范围是：[start,end)。比如：

y = x[:]    # [0 1 2 3 4]
y = x[0:2]  # [0 1]
y = x[::]   # [0 1 2 3 4]
Python

如何理解使用两个冒号的用法呢？其实用法是[start:end:step]，数据范围依然是：[start,end)。

仅仅指定step

省略了start和end，如果取负数，就从后面开始。【注意：x[::-1]的实际效果是把x数据逆转了】

s1 = x[::1]  # [0 1 2 3 4]
s2 = x[::-1] # [4 3 2 1 0]
print(s1,type(s1))
print(s2,type(s2))
Python

输出：

[0 1 2 3 4] <class 'numpy.ndarray'>
[4 3 2 1 0] <class 'numpy.ndarray'>
Plain text

步长step换个试试看：

s3 = x[::2]  # [0 2 4]
s4 = x[::-2] # [4 2 0]
Python

输出：

[0 2 4]
[4 2 0]
Python

指定三个参数（双重范围）

下面的代码，表明：结束end值是可以大于或者小于实际的主题的值的。【效果上就是设置了两遍范围】不会报错。

s6 = x[0:4:1]   # [0 1 2 3]
s7 = x[0:4:2]   # [0 2]
s8 = x[1:4:2]   # [1 3]
Python
s6 = x[0:5:1]   # [0 1 2 3 4]
s7 = x[0:5:2]   # [0 2 4]
s8 = x[1:5:2]   # [1 3]
Python
s6 = x[0:6:1]   # [0 1 2 3 4]
s7 = x[0:6:2]   # [0 2 4]
s8 = x[1:6:2]   # [1 3]
Python

双冒号索引范围

下面的代码表明：

  • .arrange()中，start和end是实际数值。
  • ::中，start和end是索引值。
import numpy as np
x = np.arange(3,9)    # [3,9)=>[3 4 5 6 7 8]
s6 = x[0:6:1]         # [0,6)步长1=>[3 4 5 6 7 8]
s7 = x[0:6:2]         # [0,6)步长2=>索引[0,2,4)=>[3 5 7]
s8 = x[1:6:2]         # [1,6)步长2=>索引[1,3,5)=>[4 6 8]
Python

结语

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