Python中列表索引 A[ : 2 ]与A[ : , 2]的区别说明
更新时间：2022年05月19日 10:45:44 作者：liuyhoo
这篇文章主要介绍了Python中列表索引 A[ : 2 ]与A[ : , 2]的区别说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
列表索引 A[ : 2 ]与A[ : , 2]区别
Python内置的一种数据类型是列表：list 。list是一种有序的集合，也就是说，list中的元素是按照顺序排列的。可以随时添加和删除其中的元素。它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
创建一个列表
构造list非常简单，按照上面的代码，直接用 [ ]把list的所有元素都括起来，就是一个list对象。通常，我们会把list赋值给一个变量，这样，就可以通过变量来引用list：代码如下:
list1 = ['1937', 'chemistry', 1997, 2000]; list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ]; list3 = ["a", "b", "c", "d"];
注：列表中的数据项可以是不同的数据类型
一个元素也没有的list，就是空list：
empty_list = []
访问列表中的值
使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号的形式截取字符，如下所示：
代码如下:
list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]
list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ]
print ("list1[0]: ", list1[0])
print ("list2[1:5]: ", list2[1:5])输出结果：
>>> list1[0]: physics
>>> list2[1:5]: [2, 3, 4, 5]
注意：索引超出了范围会报错
A[ : 2 ]与A[ : , 2]的区别
代码如下:
import numpy as np
A=[[ 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10],
[11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19, 20]]
A = np.array(A)
print("A[: 2]:", A[: 2])
print("A[:,2]:", A[:,2])输出结果：
>>> A[: 2]: [[ 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10]]
>>> A[:,2]: [ 3 8 13 18]
- A[ : 2]:表示索引 0至1行；
- A[ :, 2]:表示所有行的第3列。
python中[::]的含义
：是取值范围，‘,’用来分割维度
需要注意的是list定义的二维数组不能用此方法取数值
最好使用nump定义的array类型
[:-1]
b = [1,2,3,4,5,6] print(b[:-1]) out:[1, 2, 3, 4, 5]
简而言之就是裁减掉最后一位
[::-1]
print(b[::-1]) out: [6, 5, 4, 3, 2, 1]
倒序输出
如果是[::2]的话，则是以步长2一次取数据
因此这个语句的意思就是以多少步长取数据，-1就是倒序取数
[:,]
import numpy as np b = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) print(b[:,0]) out:[1 6]
第一个:,代表第一个维度，第二个0表示取第二维的所有0位数据
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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