Python基础教程：切片的赋值

分手后的思念是犯贱 2022-10-10 01:44 250阅读 0赞

列表（list）、元组（tuple）、字符串（str）都能进行切片，得到子片段，实际上切片操作比想象的要强大很多，能取值，亦能赋值。

**忽略最后一个元素**

切片是用下标和冒号来描述的，比如s\[2:13\]。对于2, 3, …, 12这个序列，表达为\[2, 13)，左闭右开，比\[2, 12\]和(1, 13)都更合理，理由如下：

*  上限减去下限等于元素个数，比如13 - 2 = 11，刚好就有11个元素。
 *  连续的范围没有重叠，比如\[2, 13) 和 \[13, 25) 是两个连续的范围，13只会包含在后一个里。

**下标从0开始**

对于10个元素，写成\[0, 10)比\[1, 11)更合理，理由如下：

*  N个元素，\[0, N)比\[1, N+1)写法更简洁，不需要+1。
 *  某个元素的下标等于排在它前面元素的个数，方便使用，比如：

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
            ^ 
       前面有4个元素

**好用的切片**

以上两个数学理论给切片使用带来了很多好处：

*  当只有最后一个位置信息时，可以快速看出有几个元素，比如my\_list\[:3\]返回3个元素。
 *  当起止位置信息都可见时，可以快速计算出长度，用stop - start就可以了，比如my\_list\[1:3\]长度为2。
 *  利用任意一个下标把序列切割成不重叠的两部分，只要写成my\_list\[:x\]和my\_list\[x:\]就可以了，比如

>>> my_list = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
    >>> my_list[:3]
    [10, 20, 30]
    >>> my_list[3:]
    [40, 50, 60]

Python里的范围（range）也是忽略最后一个元素，下标从0开始的。

**切片间隔**

切片除了s\[a:b\]，还有第三个下标`s[a:b:c]`，意思是对s在a和b之间以c为间隔取值，c还可以为负，负值意味着反向取值。比如：

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    >>> s = "bicycle"
    >>> s[::3]
    "bye"
    >>> s[::-1]
    "elcycib"
    >>> s[::-2]
    "eccb"

`a:b:c`更严谨的描述是start:stop:step。

语法如此简洁，用脚想也知道是Python魔法方法干的好事！在对`s[a:b:c]`进行求值的时候，Python实际上会调用`s.__getitem__(slice(a, b, c))`，熟悉的配方，熟悉的味道。slice(a, b, c)是`a:b:c`用在\[\]中返回的切片对象，slice()是Python内置函数，示例：

invoice = "Mini Kit $34.95 1 $ 34.95"
    SKU = slice(0, 8)
    print(invoice[SKU])

**切片赋值**

切片有一个强大功能是给切片赋值，如果把切片放在赋值语句的左边，或把它作为del操作的对象，我们就可以对序列进行嫁接、切除或就地修改操作。示例：

>>> l = list(range(10))
    >>> l
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> del l[5:7]
    >>> l
    [0, 1, 2, 3, 4, 7, 8, 9]
    >>> l[3:2] = [11, 22]
    >>> l
    [0, 1, 2, 11, 22, 3, 4, 7, 8, 9]
    >>> l[2:5] = [100]
    >>> l
    [0, 1, 100, 3, 4, 7, 8, 9]

注意，如果赋值的对象是一个切片，那么赋值语句的右侧必须是个可迭代对象，即使只有单独一个值，否则会报错：

>>> l[2:5] = 100
    Traceback (most recent call last):
      File "<input>", line 1, in <module>
    TypeError: can only assign an iterable

**多维切片**

除了一维切片，Python还支持多维切片，这在多维数组中能体现出来。NumPy是Python第三方库，提供了高阶数组，使得Python成为科学计算应用的主流语言。示例：

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    >>> import numpy
    >>> a = numpy.arange(12)
    >>> a
    array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
    >>> a.shape
    (12,)
    >>> a.shape = 3, 4
    >>> a
    array([[ 0,  1,  2,  3],
           [ 4,  5,  6,  7],
           [ 8,  9, 10, 11]])
    >>> a[:, 1]
    array([1, 5, 9])
    >>> a[1:2, 2:3]
    array([[6]])
    >>> a[1:3, 2:4]
    array([[ 6,  7],
           [10, 11]])

在NumPy中，省略号…用作多维数组切片的快捷方式，如果x是四维数组，那么x\[i, …\]就是x\[i, :, :, :\]的缩写，比如：

>>> a.shape = 2, 2, 3
    >>> a
    array([[[ 0,  1,  2],
            [ 3,  4,  5]],
           [[ 6,  7,  8],
            [ 9, 10, 11]]])
    >>> a[:, :, 1]
    array([[ 1,  4],
           [ 7, 10]])
    >>> a[..., 1]
    array([[ 1,  4],
           [ 7, 10]])

**总结**

本文介绍了Python强大的切片操作，因为忽略最后一个元素和下标从0开始，所以切片用起来特别顺手，除了开始和结尾，还能设置切片间隔，间隔为负可以反向取值。切片赋值是切片另一个强大功能，需要注意的是赋值语句的右侧必须是个可迭代对象。