python中x[:],x[:-1],x[:,]x[:,-1]等操作含义解析

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python中x[:],x[:-1],x[:,]x[:,-1]等操作含义解析

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一维数组操作:

例:x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

  • 打印全部数组:
    在这里插入图片描述
    x[:] 冒号左侧表示开始位置,右侧表示结束位置

  • 打印开始到结束
    在这里插入图片描述

  • 打印开始第二个到最后
    在这里插入图片描述

  • 打印开始到倒数第二个
    在这里插入图片描述

  • 打印开始到倒数第三个
    在这里插入图片描述

二维操作

这里要特别注意数组和矩阵的操作是不一样的,虽然是在小标题二维操作下,但实际上数组的操作还是和一维一样,如果使用x[:,]会报错,只能使用x[:]
1)以二维数组x为例:
x = [[5, 9, 1],
[10, 3, 2],
[8, 7, 4]]
python中x[:],x[:-1],x[:,]x[:,-1]等操作含义解析_第1张图片
2)以二位矩阵为例,这里要用到numpy库
import numpy as np
x=np.array(x)
python中x[:],x[:-1],x[:,]x[:,-1]等操作含义解析_第2张图片

  • 打印矩阵中第一维(行)
    在这里插入图片描述
  • 打印矩阵矩阵第二维(列)
    在这里插入图片描述
  • 打印矩阵前两行的所有列
    在这里插入图片描述
    打印矩阵最后一列,注意这里的-1与以为中有一些差别,在一维中-1不包括最后一个,在二维中负数值得是倒数第几个。
    python中x[:],x[:-1],x[:,]x[:,-1]等操作含义解析_第3张图片

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