能取值亦能赋值的Python切片

dongfanger

发布于 2021-02-25 16:11:11

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发布于 2021-02-25 16:11:11

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切片，就像面包，给几刀，切成一片一片，可以做成吐司，也可以做成三明治，口味更佳：

列表（list）、元组（tuple）、字符串（str）都能进行切片，得到子片段，实际上切片操作比想象的要强大很多，能取值，亦能赋值。

忽略最后一个元素

切片是用下标和冒号来描述的，比如s[2:13]。对于2, 3, ..., 12这个序列，表达为[2, 13)，左闭右开，比[2, 12]和(1, 13)都更合理，理由如下：

上限减去下限等于元素个数，比如13 - 2 = 11，刚好就有11个元素。
连续的范围没有重叠，比如[2, 13) 和 [13, 25) 是两个连续的范围，13只会包含在后一个里。

下标从0开始

对于10个元素，写成[0, 10)比[1, 11)更合理，理由如下：

好用的切片

以上两个数学理论给切片使用带来了很多好处：

Python里的范围（range）也是忽略最后一个元素，下标从0开始的。

切片间隔

切片除了s[a:b]，还有第三个下标s[a:b:c]，意思是对s在a和b之间以c为间隔取值，c还可以为负，负值意味着反向取值。比如：

>>> s = "bicycle"
>>> s[::3]
"bye"
>>> s[::-1]
"elcycib"
>>> s[::-2]
"eccb"

a:b:c更严谨的描述是start:stop:step。

语法如此简洁，用脚想也知道是Python魔法方法干的好事！在对s[a:b:c]进行求值的时候，Python实际上会调用s.__getitem__(slice(a, b, c))，熟悉的配方，熟悉的味道。slice(a, b, c)是a:b:c用在[]中返回的切片对象，slice()是Python内置函数，示例：

invoice = "Mini Kit $34.95 1 $ 34.95"
SKU = slice(0, 8)
print(invoice[SKU])

切片赋值

切片有一个强大功能是给切片赋值，如果把切片放在赋值语句的左边，或把它作为del操作的对象，我们就可以对序列进行嫁接、切除或就地修改操作。示例：

>>> l = list(range(10))
>>> l
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> del l[5:7]
>>> l
[0, 1, 2, 3, 4, 7, 8, 9]
>>> l[3:2] = [11, 22]
>>> l
[0, 1, 2, 11, 22, 3, 4, 7, 8, 9]
>>> l[2:5] = [100]
>>> l
[0, 1, 100, 3, 4, 7, 8, 9]

注意，如果赋值的对象是一个切片，那么赋值语句的右侧必须是个可迭代对象，即使只有单独一个值，否则会报错：

>>> l[2:5] = 100
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
TypeError: can only assign an iterable

多维切片

除了一维切片，Python还支持多维切片，这在多维数组中能体现出来。NumPy是Python第三方库，提供了高阶数组，使得Python成为科学计算应用的主流语言。示例：

>>> import numpy
>>> a = numpy.arange(12)
>>> a
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
>>> a.shape
(12,)
>>> a.shape = 3, 4
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
>>> a[:, 1]
array([1, 5, 9])
>>> a[1:2, 2:3]
array([[6]])
>>> a[1:3, 2:4]
array([[ 6,  7],
       [10, 11]])

在NumPy中，省略号...用作多维数组切片的快捷方式，如果x是四维数组，那么x[i, ...]就是x[i, :, :, :]的缩写，比如：

>>> a.shape = 2, 2, 3
>>> a
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5]],
       [[ 6,  7,  8],
        [ 9, 10, 11]]])
>>> a[:, :, 1]
array([[ 1,  4],
       [ 7, 10]])
>>> a[..., 1]
array([[ 1,  4],
       [ 7, 10]])