这篇文章主要介绍Python中多维数组切片Slice的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
(1) 我们先用arange函数创建一个数组并改变其维度，使之变成一个三维数组：
>>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4) >>> a 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]]])
多维数组a中有0~23的整数，共24个元素，是一个2×3×4的三维数组。我们可以形象地把它看做一个两层楼建筑，每层楼有12个房间，并排列成3行4列。
(2) 我们可以用三维坐标来选定任意一个房间，即楼层、行号和列号。例如，选定第1层楼、第1行、第1列的房间，可以这样表示：
>>> a[0, 0, 0] 0
(3) 如果我们不关心楼层，也就是说要选取所有楼层的第1行、第1列的房间，那么可以将第1个下标用英文标点的冒号:来代替：
>>> a[:, 0, 0] array([ 0, 12])
选取第1层楼的所有房间：
>>> a[0] array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])
或者我们可以这样写：
>>> a[0, :, :] array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])
多个冒号可以用一个省略号（…）来代替，因此上面的代码等价于：
>>> a[0, ...] array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])
进而可以选取第1层楼、第2排的所有房间：
>>> a[0, 1] array([4, 5, 6, 7])
以上是“Python中多维数组切片Slice的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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