在 Python 里，像列表（list）、元组（tuple）和字符串（str）这类 序列类型都支持切片操作，但是实际上切片操作比人们所想象的要强大很多。...切片 最后一个元素 在切片和区间操作里不包含区间范围的最后一个元素是 Python 的风格， 这个习惯符合 Python、C 和其他语言里以 0 作为起始下标的传统。这样 做带来的好处如下。...a:b:c 这种用法只能作为索引或者下标用在 [] 中来返回一个切片对 象：slice(a, b, c)。对 seq[start:stop:step] 进行求值的时候，Python 会调用 seq....Python 内置的序列类型都是一维的，因此它们只支持单一的索引，成对出现的索引是没有用的。...参考资料 流畅的Python(2017年人民邮电出版社出版)
1.1 切片 取list或tuple中的部分元素是非常常见的操作。...l.append(L[i]) ... >>> l ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 切片操作 >>> L ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob'... --所有元素中每5个取一个 [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50,55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95] Tuple的切片操作...>>> (1, 2, 3, 4, 5)[::2] (1, 3, 5) >>> (1, 2, 3, 4, 5)[:2] (1, 2) 字符串的切片操作 >>> 'abcdef'[:2] 'ab' >>>...'abcdef'[-4::2] 'ce' 切片后，仍然是字符串 Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。
本篇将介绍Python的切片操作，切片支持的数据类型有列表、字符串、元祖，更多内容请参考:Python学习指南 切片是什么？...切片分隔符中的第一个数(冒号之前)表示序列开始的下标，第二个数(冒号之后)表示切片结束的下标，第三个数(冒号之后)表示切片间隔数。如果不指定第一个数，Python就从序列首开始。...如果没有指定第二个数，则Python会停止在序列尾。注意，返回的序列从开始位置开始 ，刚好在 结束 位置之前结束。即开始位置是包含在序列切片中的，而结束位置被排斥在切片外。...如果第一个索引是0，还可以省略 L[:3] ['Michael', 'Sarch', 'Tracy'] #从索引1开始，取出2个元素 >>>L[1:3] ['Sarch', 'Tracy'] 类似的，既然Python...Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。 参考 廖雪峰-切片 Python列表切片详解
python的数组切片操作很强大，但有些细节老是忘，故写一点东西记录下来。...在python&numpy中切片(slice) 对于一维数组来说，python的list和numpy的array切片操作都是相似的。
; i += 2) { //即从0开始，每2个取一个 也即取偶数位元素 cout << array[i] << endl; } Python为了简便这些常见操作，提供了切片(slice)操作符..., 切片是Python高级特性之一。...Python 切片(Slice) 格式（以list为例）: #a是起始索引，b是结束索引，因为python支持负数索引，所以a、b可以小于0 l[a:b] #意为取从a到b但不包括b的元素...，set不支持切片，想想看，为什么？...很显然，切片是依赖索引来实现的，所以只要可以索引的数据结构都支持切片操作，str也支持切片。 >>> 'abcdefg'[:3] 'abc' >>> 'abcdefg'[1:5:2] 'bd' >>>
Python中的序列包括字符串、列表、元组，下面以字符串为例进行演示，列表和元组效果同字符串 >>> a='0123456789' >>> a[0:2] '01' >>> a[3:5] '34' >>>...，数据存在一个列表中，如：list=['23.34%','30.88%','15.90%'] 需要取列表中的值与已知数据进行大小比较，为了方便比较，想到先去掉最后的%，然后将字符串转换成float，用切片很容易实现
先从原理上分析切片运算： list的切片，内部是调用__getitem__，__setitem__,__delitem__和slice函数。而slice函数又是和range()函数相关的。...给切片传递的键是一个特殊的slice对象。该对象拥有可描述所请求切片方位的属性，例如： a = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6 ] x = a [ 1 : 5 ] # x = a....__delitem__( slice ( 1, 4, None ) ) Python 的切片功能实际上比很多程序员认为的更强大。...版本为python2.7，python的切片存在版本兼容问题。...在python3中有更加高级的功能和用法，在使用时一定要注意自己的python版本。
前言在刚学python时候，我们都知道字符串（String）、列表（list）和元组（tuple）序列化数据类型支持切片操作。...接下来，我们对熟悉的切片操作进行系统学习。2. 什么是切片？2.1 切片概述Python 序列数据类型索引从左到右开始是从0开始，依次加+1；诺从右到左索引从-1开始，依次加-1。...在Python 中访问子序列/字符串，使用方括号[]来截取指定的子序列/字符串。...例如在列表中要元素2和3，则切片截取为LIST[1:3]2.2 忽略最后一位元素在Python中，进行切片操作会不包含最后一位元素，这一风格是与C语言等语言保存以索引位置从0开始的做法。...切片计算在Python中，切片对象可以进行 “+”或“*”运算，以达到拼接组合成新的切片对象。
问题 首先来看一小段列表推到的python代码 a = [1,2,3] b = a # 赋值1 b[:] = [x+1 for x in a] print(a,b) # 赋值2 b = [x-1 for...140348034060872 果不其然，第一次a,b都指向的是同一块内存，而赋值2则是在原来的地址上做修改，或者可以分别输出a is b来判断a,b是否为同一个对象 再将代码稍加改动： a = [1,2,3] # 改成a的切片
Python3 切片 概述 前面我们知晓，有些数据类型可以直接使用索引index来访问序列中的元素，同时索引还可以分为正向和负向的。 Python中的切片操作，也会用到索引。...假设现在有一个list类型的序列：L =['x','l','p','learn','python']，我们通过切片来任意取出其中的子序列。 1....>>> L =['x','l','p','learn','python'] # ----------取L前三个元素------------- >>> [L[0],L[1],L[2]] ['x','l',...'python'] # --------- 从倒数第二个开始---------------- >>>L[-2:] # end 默认为序列长 ['learn','python'] 2....>>> 'abcdefghijk'[:3] 'abc' >>> 'abcdefghijk'[::2] 'acegik' Python没有针对字符串的截取函数，但通过切片操作可以完成。
python-切片&迭代 取一个list的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下： L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] 取前3个元素，应该怎么做？...对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。 对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片： ?...把list换成tuple，切片操作完全相同，只是切片的结果也变成了tuple。 ? 倒序切片 对于list，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试： ?...Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。 一个函数，它接受一个字符串，然后返回一个仅首字母变成大写的字符串。利用切片操作简化字符串操作: ?...在Python中，迭代是通过 for ... in 来完成的. Python 的 for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他任何可迭代对象上。
切片 切片是 python 中截取列表、元组或字符串中部分元素的快捷方法，使用 [] 来实现。 切片的完整写法 [起始元素:终止元素:间隔元素个数] 先来看一个简单的示例 #!.../usr/bin/env python3# -*- coding:utf-8 -*-list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]print(list[0:2]) print...切片同样支持负值索引。 当使用负值索引时，结束索引为 -1 时，可省略结束结束索引。 可是使用 list[:] 来完整复制一个列表。 list 的切片同样是一个 list。...切片同样可应用在元组上，元组的切片同样是一个元组且不可修改。...执行结果如下 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 在 python 中只要是可迭代对象，均可以使用 for 循环依次获取对象的内容。
r.append(L[i]) ... >>> r ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）...循环也是不错的方式，不过下面Python提供现成的实现方式 ------------------------------------------------------------- 对应上面的问题，...： >>> L[:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 也可以从索引1开始，取出2个元素出来： >>> L[1:3] ['Sarah', 'Tracy'] 类似的，既然Python...切片操作十分有用。我们先创建一个0-99的数列： >>> L = list(range(100)) >>> L [0, 1, 2, 3, ..., 99] 可以通过切片轻松取出某一段数列。...因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串： >>> 'ABCDEFG'[:3] 'ABC' >>> 'ABCDEFG'[::2] 'ACEG'
切片也是Python序列的重要操作之一，除了适用于列表之外，还适用于元组、字符串、range对象，但列表的切片操作具有最强大的功能。...不仅可以使用切片来截取列表中的任何部分返回得到原列表的一个浅复制，也可以通过切片来修改和删除列表中部分元素，甚至可以通过切片操作为列表对象增加元素。...在形式上，切片使用2个冒号分隔的3个数字来完成，例如： [start:end:step] 其中，第一个数字start表示切片开始位置，默认为0；第二个数字end表示切片截止（但不包含）位置（默认为列表长度...另外，当step为负整数时，表示反向切片，这时start应该比end的值要大才行。 （1）使用切片获取列表部分元素 使用切片可以返回列表中部分元素组成的新列表。...，并且切片元素可以不连续。
切片实例 L = list(range(100)) print(L, end=' ') [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16
X[s0:e0,s1:e1] 切片特殊情况 X[:e0,s1:] 代码实例 numpy数组切片操作 列表用 [ ] 标识，支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。...,是 python 最通用的复合数据类型。 关于索引 从左到右索引默认 0 开始，从右到左索引默认 -1 开始。...一维数组（冒号：） 通过冒号分隔切片参数 start:stop:step 来进行切片操作： import numpy as np a=[1,2,3.4,5] print(a) [ 1 2 3 4 5 ]...X[:e0,s1:] 特殊情况，即左边从0开始可以省略X[:e0,s1:e1]，右边到结尾可以省略X[s0:,s1:e1]，取某一维全部元素X[:,s1:e1]，事实上和Python 的 序列切片规则是一样的...blog.csdn.net/Arry_Lee/article/details/83108442 推荐博客：https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/95027651 python
不过对于这个输出结果的原因确实值得去再了解下，毕竟之前也看过《Python源码分析》。（题外话：据说最近有大牛在写新的版本） 想着今天有空看看Python的源码，去了解下原理是什么。...注：我本地之前下载的是Python2.7.6的代码，直接看的这个。...Error; item = a->ob_item; printf("关键点\n"); /* the5fire注： 把list对应切片后一位的值之后的所有内容向后移动所赋值的大小...按照上面的python代码这里就是 原理的t: |1|2|3| 后移一位，因为len([7]) = 1 |1|空|2|3
切片 我们在对list或者tuple的元素进行取值时，一般的方法是这样的： >>>L = [1,2,3] >>>L[0] >>>L[1] >>>L[2] 或者使用循环来获取 >>>L = [] >>>n...= 2 >>>for i in range(n) >>> L.append(L[i]) L python提供了更加简便的方法能让我们获取这些值，那就是切片（slice） >>>list = [1,2,3,4,5...5] >>> 也可以按每x个取一个 >>> temp = list(range(10)) >>> temp[:10:2] [0, 2, 4, 6, 8] 字符串也可以看作是一种list，同样可以通过切片的方法来取字符串的字符
python 字符串切片 切片操作（slice）可以从一个字符串中获取子字符串（字符串的一部分）。
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