python中list与pytorch中tensor的切片操作

切片注意界限问题

>对于一个元素的形如，a[2],a[:1][7],若超出索引值的范围，会报错
>但形如，a[:1][6:7] ，即使超出范围，这也只是返回一个空列表，不会报错
>

列表切片简单的基础形式A_list[::]

参考：https://blog.csdn.net/weixin_42364852/article/details/112195292

>> A_list[start:stop:step]  # :之间的三个参数的含义分别是，开始索引值，结束索引值，取值之间的索引值间隔，
>三个值的默认值分别是，第一个索引，最后一个索引，1，所以如果三个都没有给数值的话，相当于这个列表本身,下面的后两个不常见
>可以认为 A_list == A_list[:] == A_list[:][:]
>例如,
>print('123456789'[::-1]) # 会输出987654321 ，
>print('123456789'[::2]) # 13579

对于二维列表的切片A[:][:2] “没有” A[:,:2]的形式

参考：https://blog.csdn.net/weixin_43629813/article/details/101122997

>A = [[1,2,3,4],
     [5,6,7,8],
     [5,6,7,8]]
>   print(A[:][:2]) # [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
>   

pytorch的tensor和numpy的数据都可以通过A[:][:2] ， A[:,:2]但两个不表示同种含义

numpy的数组

>    import numpy as np
    A = [[1,2,3,4],
         [5,6,7,8],
         [5,6,7,8]]
    B = np.array(A)
    # 
    print(B[:][:2])  # 和B[:2] 等价
    print(B[1,2]) #  取得B中2行3列的数据
    print(B[:, :2]) # 取所有行的前两列

输出结果如下图