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我想通过执行以下操作来编写更具可读性的代码:
import numpy as np
SLICE_XY = slice(0, 2)
SLICE_Z = slice(2, 3)
data = np.array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8],
[9, 10, 11]])
xy = data[:, SLICE_XY]
z = data[:, SLICE_Z]
但是,我遇到了执行上述操作产生的问题
>>> xy
array([[ 0, 1],
[ 3, 4],
[ 6, 7],
[ 9, 10]])
>>> z
array([[ 2],
[ 5],
[ 8],
[11]])
这是我对 xy
的预期。但是对于 z
我希望它等同于
>>> data[:, 2]
array([ 2, 5, 8, 11])
注意:
>>> data[:, 0:2]
array([[ 0, 1],
[ 3, 4],
[ 6, 7],
[ 9, 10]])
最佳答案
SLICE_Z = 2
按照设计,arr[0:1] 与 arr[0] 不同。切片总是返回可迭代对象。
关于python - 如何为切片 numpy 数组提供语法糖?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52673933/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!