python 二维切片 python 多维切片

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python 二维切片 python 多维切片

2023-07-11 03:09| 来源: 网络整理| 查看: 265

昨天做的一个项目中需要对list进行多维切片，本来以为很容易的事情，结果查询了众多博客未果。最后在stackoverflow中找到了答案，不得不说现在很多人的分享态度没错，但是在分享之前至少先弄明白自己所要分享的知识点，自己都一知半解，那么只会误导他人。

首先这个多维切片分为两类：使用了numpy的ndarray类型和python默认的list类型。它们的处理方式是截然不同的！

1. ndarray(numpy)

numpy 是使用Python进行数据分析不可或缺的第三方库，非常多的科学计算工具都是基于 numpy 进行开发的。

ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组，是numpy中的基本对象之一。关于ndarray的具体使用方法我不做说明，只涉及其中的多维切片处理。

ndarray可以通过numpy中的array函数由python中的list转换获得

import numpy as np # 对于ndarray的切片，格式为[x1:x2, y1:y2]，截取行数为[x1,x2)，列数为[y1,y2)。左边闭空间，右边开空间。 # 如果要截取某一行，格式为[x,:]，截取某一列：[:,y] # 其他截取以此类推 list = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]] list_ndarray = np.array(list) list_t = list_ndarray[1:3,1:3] print(list_t) # 输出如下 # [[ 6 7] # [10 11]2. list(python)

对于python中默认的list，如果你使用了ndarray的处理方式，恭喜你，你一定会获得如下错误

TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

对于list我们有如下处理方式

import numpy as np # 对于list的切片，没有什么技巧，实际上使用的是for循环，对每一行进行切片，这是一种非常native的做法 # slice = [arr[i][y1:y2] for i in range(x1,x2)] # 其他截取以此类推 list = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]] list_t = [list[i][1:3] for i in range(1, 3)] print(list_t) # 输出如下 # [[6, 7], [10, 11]]

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