Я знаю, що я можу використовувати щось на зразок, string[3:4]щоб отримати підрядку в Python, але що означає 3 somesequence[::3]?

це означає "нічого для першого аргументу, нічого для другого, і стрибок на три". Він отримує кожен третій елемент послідовності, нарізаний. Подовжені скибочки - це те, що ви хочете. Нове в Python 2.3

Адреси фрагментів послідовності Python можна записати у вигляді [start: end: step], і будь-який початок, зупинка або кінець може бути скинутий. a[::3]- кожен третій елемент послідовності.

seq[::n]являє собою послідовність кожного n-го елемента у всій послідовності.

Приклад:

>>> range(10)[::2]
[0, 2, 4, 6, 8]

Синтаксис:

seq[start:end:step]

Отже, ви можете зробити:

>>> range(100)[5:18:2]
[5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]

Пояснення

s[i:j:k]є, згідно з документацією , "зріз s від i до j із кроком k". Коли iі jвідсутні, передбачається вся послідовність і, таким чином, s[::k]означає "кожен k-й елемент".

Приклади

Спочатку давайте ініціалізувати список:

>>> s = range(20)
>>> s
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

Візьмемо кожен 3- ^й предмет з s:

>>> s[::3]
[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18]

Візьмемо кожен 3- ^й предмет з s[2:]:

>>> s[2:]
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
>>> s[2::3]
[2, 5, 8, 11, 14, 17]

Візьмемо кожен 3- ^й предмет з s[5:12]:

>>> s[5:12]
[5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
>>> s[5:12:3]
[5, 8, 11]

Візьмемо кожен 3- ^й предмет з s[:10]:

>>> s[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> s[:10:3]
[0, 3, 6, 9]

TL; DR

Цей наочний приклад покаже вам, як акуратно підбирати елементи в NumPy Matrix (2-мірний масив) досить цікавим чином (я обіцяю). Крок 2 нижче ілюструє використання цих "подвійних кольорів", про які ::йдеться.

(Увага: це специфічний приклад масиву NumPy з метою ілюстрації випадку використання "подвійних кольорів" ::для стрибків елементів по декількох осях. Цей приклад не охоплює вбудовані структури даних Python на зразок List).

Один конкретний приклад, щоб керувати ними всіма ...

Скажімо, у нас є матриця NumPy, яка виглядає приблизно так:

In [1]: import numpy as np

In [2]: X = np.arange(100).reshape(10,10)

In [3]: X
Out[3]:
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
       [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
       [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
       [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],
       [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
       [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])

Скажіть, чомусь ваш начальник хоче, щоб ви вибрали такі елементи:

"Але як ???" ... Читай далі! (Ми можемо це зробити двоступеневим підходом)

Крок 1 - Отримання підмножини

Вкажіть "індекс запуску" та "індекс кінця" в обох напрямках і в стовпцях.

У коді:

In [5]: X2 = X[2:9,3:8]

In [6]: X2
Out[6]:
array([[23, 24, 25, 26, 27],
       [33, 34, 35, 36, 37],
       [43, 44, 45, 46, 47],
       [53, 54, 55, 56, 57],
       [63, 64, 65, 66, 67],
       [73, 74, 75, 76, 77],
       [83, 84, 85, 86, 87]])

Зауважте, що зараз ми лише отримали підмножину, використовуючи просту техніку індексації початку та кінця. Далі, як це зробити "стрибки" ... (читайте далі!)

Крок 2 - Вибір елементів (з аргументом "стрибок крок")

Тепер ми можемо вказати "кроки стрибка" як в рядкових, так і в стовпчикових напрямках (щоб вибрати елементи "стрибковим" способом), як це:

У коді (зверніть увагу на подвійні кольори):

In [7]: X3 = X2[::3, ::2]

In [8]: X3
Out[8]:
array([[23, 25, 27],
       [53, 55, 57],
       [83, 85, 87]])

Ми щойно вибрали всі елементи за потребою! :)

 Консолідуйте крок 1 (початок і кінець) та крок 2 ("стрибки")

Тепер ми знаємо концепцію, і ми можемо легко поєднати крок 1 і крок 2 в один зведений крок - для компактності:

In [9]: X4 = X[2:9,3:8][::3,::2]

    In [10]: X4
    Out[10]:
    array([[23, 25, 27],
           [53, 55, 57],
           [83, 85, 87]])

Готово!

Під час нарізки в Python третім параметром є крок. Як згадували інші, див. Розширені фрагменти для отримання хорошого огляду.

З огляду на це знання, [::3]просто означає, що ви не вказали жодних початкових та кінцевих індексів для свого фрагмента. Оскільки ви вказали крок, 3це потребує кожного третього запису, somethingпочинаючи з першого індексу. Наприклад:

>>> '123123123'[::3]
'111'

Ви також можете використовувати цю позначення у власних спеціальних класах, щоб змусити її робити все, що завгодно

class C(object):
    def __getitem__(self, k):
        return k

# Single argument is passed directly.
assert C()[0] == 0

# Multiple indices generate a tuple.
assert C()[0, 1] == (0, 1)

# Slice notation generates a slice object.
assert C()[1:2:3] == slice(1, 2, 3)

# If you omit any part of the slice notation, it becomes None.
assert C()[:] == slice(None, None, None)
assert C()[::] == slice(None, None, None)
assert C()[1::] == slice(1, None, None)
assert C()[:2:] == slice(None, 2, None)
assert C()[::3] == slice(None, None, 3)

# Tuple with a slice object:
assert C()[:, 1] == (slice(None, None, None), 1)

# Ellipsis class object.
assert C()[...] == Ellipsis

Потім ми можемо відкрити об'єкти зрізів у вигляді:

s = slice(1, 2, 3)
assert s.start == 1
assert s.stop == 2
assert s.step == 3

Це особливо використовується в Numpy для нарізання багатовимірних масивів у будь-якому напрямку.

Звичайно, будь-який розумний API повинен використовувати ::3зі звичайною семантикою "кожні 3".

Про Ellipsisце далі йде мова: Що робить об’єкт Еліпсис?

Третій параметр - крок. Отже [:: 3] повертав би кожен 3-й елемент списку / рядка.

Python використовує ::, щоб розділити значення Кінець, Старт та Крок.