numpy 三个点的使用[...]

numpy [...]语法简单使用

Python numpy中切片功能与列表切片类似，但功能更加强大
本文主讲numpy中[...]的简单使用，后续工作继续补充。

import numpy
>>> a = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
>>> a
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10]])
>>> a[...,2] #表示遍历每行，2表示索引为2的所在列
array([3, 8, 3, 8])
>>> a[...,:2]#表示遍历每行，:2表示索引为<2的0，1所在的列
array([[1, 2],
       [6, 7],
       [1, 2],
       [6, 7]])
>>> a[...,::2]#表示遍历每行，2表示步长，选取多索引为0，2，4所在的列
array([[ 1,  3,  5],
       [ 6,  8, 10],
       [ 1,  3,  5],
       [ 6,  8, 10]])
a[None,...]#相当于插入维度，也想当于reshape(a,[1,4,4])
array([[[[ 1,  2,  3,  4,  5],
         [ 6,  7,  8,  9, 10],
         [ 1,  2,  3,  4,  5],
         [ 6,  7,  8,  9, 10]]]])