адреса среза последовательности Python могут быть записаны как[start:end: step], и любой из start, stop или end может быть удален. a[::3] каждый третий элемент последовательности.

seq[::n] - это последовательность каждого n-й пункт во всей последовательности.

пример:

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

синтаксис:

seq[start:end:step]

так что вы можете сделать:

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

объяснение

s[i:j:k] есть согласно документации, "срез s от i до j с шагом k". Когда i и j отсутствуют, вся последовательность предполагается и таким образом s[::k] означает "каждый k-й пункт".

примеры

во-первых, давайте инициализируем 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]

давайте возьмем каждые 3 ^rd элемент из s:

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

давайте возьмем каждые 3 ^rd пункт от 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]

давайте возьмем каждые 3 ^rd элемент из s[5:12]:

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

давайте возьмем каждые 3 ^rd элемент из s[:10]:

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

TL; DR

этот визуальный пример покажет вам, как аккуратно выбирать элементы в Матрице NumPy (2-мерный массив) довольно интересным способом (я обещаю). Шаг 2 ниже иллюстрирует использование этого "двойного двоеточия":: в вопрос.

(внимание: это конкретный пример массива NumPy с целью иллюстрации случая использования "двойных двоеточий":: для прыжков элементов в нескольких осях. Этот пример не охватывает native Структуры данных Python, такие как List).

один конкретный пример, чтобы управлять ими всеми...

скажем, у нас есть матрица NumPy, которая выглядит 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]])

скажем, по какой-то причине ваш босс хочет, чтобы вы выбрали следующие элементы:

Шаг 1 - Получить подмножество

укажите "начальный индекс "и" конечный индекс " в как по строкам, так и по столбцам.

в коде:

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]])

обратите внимание, что мы только что получили наше подмножество с использованием простой техники индексирования начала и конца. Далее, как сделать этот "прыжок"... (читайте дальше!)

Шаг 2-Выберите элементы (с аргументом" шаг прыжка")

теперь мы можем указать "шаги прыжка" как в строчном, так и в столбцовом направлениях (для выбора элементов в " прыжке" путь) вот так:

в коде (обратите внимание на двойное двоеточие):

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

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

мы только что выбрали все элементы по мере необходимости! :)

консолидировать Шаг 1 (начало и конец) и Шаг 2 ("прыжки")

теперь мы знаем концепцию, мы можем легко объединить Шаг 1 и Шаг 2 в один консолидированный шаг-для компактности:

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!

при нарезке в Python третьим параметром является шаг. Как уже упоминалось, см. Дополнительные Слайсы для приятного обзора.

С этим знанием, [::3] просто означает, что вы не указали начальные или конечные индексы для своего среза. Поскольку вы указали шаг, 3, это займет каждую третью запись something начиная с первого индекса. Например:

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

третий параметр-шаг. Таким образом, [:: 3] вернет каждый 3-й элемент списка/строки.

Python использует :: для разделения конца, начала и значения шага.

вы также можете использовать эту запись в свои собственные классы, чтобы заставить ее делать все, что вы хотите

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

затем мы можем открыть объекты среза как:

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

Это особенно используется в Numpy для нарезки многомерных массивов в любом направлении.

конечно, любой нормальный API должен использовать ::3 С обычной семантикой" каждые 3".