python - 在 numpy 中获取互补切片的最简洁方法

Question

给出 numpy.array 切片补码的最简洁(紧凑)方式是什么？与 previous post 相反我没有考虑速度，而是考虑易用性/可读性/通用性。

以数组A=np.array([1,2,3,4,5,6])为例。我正在寻找 A[start:stop] 的补码，例如 A[2:4] 的补码是 "comp of A [2:4]"=array([1,2,3,6])。我正在寻找一种无论内容类型如何都适用的解决方案。因此 A 也可以包含数组、str 并且原则上理想情况下是正常 [start:stop] 切片操作也适用的任何维度。

不要求普遍性，这是我目前使用的:

def comp(A,start,stop):
    if A.ndim == 1:
        out = np.hstack((A[0:start],A[stop:]))
    else:
        out = np.vstack((A[0:start],A[stop:]))
    return out

Answer 1

这是 np.r_ 的一种简洁方式生成这些索引，然后索引到输入数组中 -

A[np.r_[:start,stop:len(A)]]