在下标序列时，Python中的::（双冒号）是什么？

我知道我可以使用像string[3:4]这样的东西来获取Python中的一个子string，但是在somesequence[::3]是什么意思？

Answer 1

这意味着“第一个参数没有任何意义，第二个参数没有任何意义，三个跳转”。 它得到每一个序列的第三个项目。 扩展切片是你想要的。 Python 2.3新增function

Answer 2

Python序列切片地址可以写成[start：end：step]，任何start，stop或end都可以被删除。 a[::3]是序列的第三个元素。

Answer 3

seq[::n]是整个序列中每个第n项的序列。

例：

 >>> range(10)[::2] [0, 2, 4, 6, 8] 

语法是：

 seq[start:end:step] 

所以你可以这样做：

 >>> range(100)[5:18:2] [5, 7, 9, 11, 13, 15, 17] 

Answer 4

说明

根据文件 ， s[i:j:k]是“从步骤k的i到j的切片”。 当i和j不存在时，假设整个序列，因此s[::k]表示“每个第k个项目”。

例子

首先，我们初始化一个列表：

 >>> s = range(20) >>> s [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] 

让我们从s每一个^第三项：

 >>> s[::3] [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18] 

让我们从s[2:]每一个^第三项：

 >>> s[2:] [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] >>> s[2::3] [2, 5, 8, 11, 14, 17] 

我们从s[5:12]开始每一个^第三项：

 >>> s[5:12] [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] >>> s[5:12:3] [5, 8, 11] 

让我们从s[:10]每一个^第三项：

 >>> s[:10] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> s[:10:3] [0, 3, 6, 9] 

Answer 5

在Python中切片时，第三个参数是步骤。 正如其他人提到的，请参阅扩展切片以获得一个很好的概述。

有了这些知识， [::3]就意味着你没有为你的切片指定任何开始或结束索引。 既然你已经指定了一个步骤3 ，那么每something从第一个索引开始的something都会占用第三个条目。 例如：

 >>> '123123123'[::3] '111' 

Answer 6

第三个参数是这个步骤。 所以[:: 3]会返回列表/string的每个第三个元素。

Answer 7

TL; DR

这个视觉的例子将告诉你如何以一个非常有趣的方式（我保证）在NumPymatrix（2维数组）中整齐地select元素。 下面的步骤2说明了这个“双冒号” ::的问题。

（注意：这是一个NumPy数组的具体示例，目的是说明“double colons” ::用于跳转多轴元素的用例，本示例不包括像List这样的本地Python数据结构）。

一个统治他们的具体例子…

假设我们有一个NumPymatrix，如下所示：

 In [1]: import numpy as np In [2]: X = np.arange(100).reshape(10,10) In [3]: X Out[3]: array([[ 0, 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, 37, 38, 39], [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49], [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59], [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69], [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79], [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89], [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]]) 

说出于某种原因，你的老板要你select以下要素：

“但是怎么???”…继续阅读！ （我们可以用两步法来做到这一点）

第1步 – 获取子集

在行方向和列方向上指定“开始索引”和“结束索引”。

在代码中：

 In [5]: X2 = X[2:9,3:8] In [6]: X2 Out[6]: array([[23, 24, 25, 26, 27], [33, 34, 35, 36, 37], [43, 44, 45, 46, 47], [53, 54, 55, 56, 57], [63, 64, 65, 66, 67], [73, 74, 75, 76, 77], [83, 84, 85, 86, 87]]) 

现在注意我们刚刚获得了我们的子集，使用了简单的开始和结束索引技术。 接下来，如何做到“跳跃”…（继续阅读！）

第2步 – select元素（与“跳步”参数）

我们现在可以在行方向和列方向上指定“跳步”（以“跳”的方式select元素），如下所示：

在代码中（注意双冒号）：

 In [7]: X3 = X2[::3, ::2] In [8]: X3 Out[8]: array([[23, 25, 27], [53, 55, 57], [83, 85, 87]]) 

我们刚刚select了所有要素！ 🙂

合并步骤1（开始和结束）和步骤2（“跳跃”）

现在我们知道这个概念，我们可以轻松地将步骤1和步骤2合并为一个合并步骤 –

 In [9]: X4 = X[2:9,3:8][::3,::2] In [10]: X4 Out[10]: array([[23, 25, 27], [53, 55, 57], [83, 85, 87]]) 

完成！

Answer 8

Python使用::来分隔End，Start和Step的值。

Answer 9

3的意思是什么？[3]

这取决于你正在使用的是什么类，因为：

你也可以在你自己的自定义类中使用这个符号来使它做任何你想要的

 class C(object): def __getitem__(self, k): return k # Single argument is passed directly. assert C()[0] == 0 # Multiple indices generate a tuple. assert C()[0, 1] == (0, 1) # Slice notation generates a slice object. assert C()[1:2:3] == slice(1, 2, 3) # If you omit any part of the slice notation, it becomes None. assert C()[:] == slice(None, None, None) assert C()[::] == slice(None, None, None) assert C()[1::] == slice(1, None, None) assert C()[:2:] == slice(None, 2, None) assert C()[::3] == slice(None, None, 3) # Tuple with a slice object: assert C()[:, 1] == (slice(None, None, None), 1) # Ellipsis class object. assert C()[...] == Ellipsis 

我们可以打开切片对象为：

 s = slice(1, 2, 3) assert s.start == 1 assert s.stop == 2 assert s.step == 3 

这在Numpy中特别用于在任何方向上切分multidimensional array。

当然，任何理智的API都应该使用::3和通常的“每3个”语义。