[人工智能]numpy切片（连续切片、不连续切片）

>>> a = np.arange(10).reshape(2,5)
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> a[:1,:3]
array([[0, 1, 2]])
>>> a[:2,:3]
array([[0, 1, 2]])
>>> a[:,:3]
array([[0, 1, 2]])
>>> a[:,3]  # 直接提取某一元素
array([3])  # 维度会少1
>>> a[:,3:4]  # 采用范围进行提取
array([[3]])  # 维度和原来保持一致

→使用范围表达式代表单个位置进行切片可以避免维度减少。

不连续切片时，可以使用np.take()。

>>> a
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> a.take([0],0)  # 第二个位置的0，表示按行提取
array([[0, 1, 2, 3, 4]])  # 第一个位置的0，表示提取第0行
>>> a.take([0],1)  # 第二个位置的1，表示按列提取
array([[0],
       [5]])  # 第一个位置的1，表示提取第1列

然后可以对提取出来的相应行、列，进一步提取，从而实现不连续切片。

>>> a.take([0],0).take([2,4],1)
array([[2, 4]])

参考：

1. python 对array进行元素提取、范围切片及不连续多点切片：https://blog.csdn.net/txh3093/article/details/106059024