Ce qui suit est une introduction à l'utilisation des deux-points et des trois points dans le découpage multidimensionnel Python. Il a une bonne valeur de référence et j'espère qu'il sera utile à tout le monde. Venez jeter un œil ensemble
Débutants pour apprendre python et numpy, et résumer les problèmes rencontrés dans le processus d'apprentissage du découpage multidimensionnel.
Je ne parlerai pas des tranches unidimensionnelles. C'est relativement simple Parlons d'abord des tranches bidimensionnelles. Il sera facile de comprendre les tranches bidimensionnelles et les tranches. multidimensionnels. Par exemple, créez d'abord un tableau bidimensionnel 5x5
Des tranches multidimensionnelles sont prises en fonction de chaque dimension
Ici, 2-3 dans la première dimension et 3-5 dans la deuxième dimension sont respectivement affichés (l'index commence à 0).
Ici, prenez toutes les lignes et prenez la 3-5ème colonne.
C'est probablement là que tout le monde est le plus confus. Pourquoi le paramètre de colonne est-il modifié sur Aucun et la forme de sortie modifiée ? Tout le monde doit savoir ici que Aucun signifie en ajouter un nouveau ? Dimension, il a un alias appelé newaxis Vous pouvez le connaître en produisant numpy.newaxis, donc cet alias devrait être comme son nom l'indique. Alors pourquoi est-ce 5x1x5 au lieu de 5x5x1 ? C'est parce que vous avez utilisé Aucun dans la deuxième dimension. Si vous l'utilisez dans la troisième dimension, cela deviendra 5x5x1. Si vous n'y croyez pas, regardez
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