1/循环
取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环：
r = [] n = 3 for i in range(n): ... r.append(L[i]) ... r ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
2/切片符 ：（冒号）
- 规则
Slicing is specified using the colon operator ‘:’ with a ‘from‘ and ‘to‘ index before and after the column respectively. The slice extends from the ‘from’ index and ends one item before the ‘to’ index.
- 冒号
data[from:to]- 从from index元素开始 到 to的前一个元素为止。
- default 为
0:len(x) - 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：举例说明
L[0:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。
- 默认从零开始索引，一些例子
# 如果第一个索引是0，还可以省略： # 从0，1，2；3不包括 L[:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] # 也可以从索引1开始，取出2个元素出来： # 1，2 L[1:3] ['Sarah', 'Tracy'] # 类似的，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： # -2，-1 到最后一个，负号代表倒着数 L[-2:] ['Bob', 'Jack'] # -1不包括，只有倒数第二个 L[-2:-1] ['Bob']
记住倒数第一个元素的索引是-1。- 切片操作十分有用。
# 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。比如前10个数： L[:10] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 后10个数： L[-10:] [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99] # 前11-20个数： L[10:20] [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] #前10个数，每两个取一个： # 第一个冒号后边表示从所有数中取数字 # 第二个冒号的含义，是对此 取余 的对应index的数 L[:10:2] [0, 2, 4, 6, 8] # 所有数，每5个取一个： L[::5] [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95] # 甚至什么都不写，只写[:]就可以原样复制一个list： L[:] [0, 1, 2, 3, ..., 99] # tuple也是一种list，唯一区别是tuple不可变。因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的结果仍是tuple： (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3] (0, 1, 2) # 字符串'xxx'也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。 # 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'
在很多编程语言中，针对字符串提供了很多各种截取函数（例如，substring），其实目的就是对字符串切片。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。- 多维切片，将不变的维度固定，切片时按照一维切片进行
# split train and test
from numpy import array
# define array
data = array([[11, 22, 33],
[44, 55, 66],
[77, 88, 99]])
# separate data
split = 2
train,test = data[:split,:],data[split:,:]
print(train)
print(test)
结果
# train [0,split-1 ]行 [[11 22 33] [44 55 66]] # test [split，len（x）-1] 行 [[77 88 99]] 列方向同理
3/ 数组索引
- 数字即当做索引来处理，每一维度数量当做1，index即为对应数字
# split input and output
from numpy import array
# define array
data = array([[11, 22, 33],
[44, 55, 66],
[77, 88, 99]])
# separate data
X, y = data[:, :-1], data[:, -1]
print(X)
print(y)
- 结果
# X 行不动，从列方向上切 [[11 22] [44 55] [77 88]] # y ，直接为索引，序号-1，即最后一列 [33 66 99]
Reference
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017269965565856#0
https://machinelearningmastery.com/index-slice-reshape-numpy-arrays-machine-learning-python/