Numpy Python列表/数组：禁用负数索引环绕切片

在本文中，我们将介绍如何禁用Python列表/数组的负数索引环绕切片功能。在许多编程语言中，负数索引通常被解释为从列表/数组末尾开始逆向计数。然而，在Python中，负数索引是指从列表/数组末尾开始的相对偏移量（即从后往前所需的步数）。例如，假设我们有一个长度为5的列表a，我们可以使用正数索引a[0]访问第一个元素，使用负数索引a[-1]访问最后一个元素。但是，当我们使用负数索引进行切片时，我们将得到一个环绕的子列表。这可能会导致不符合预期的结果。

让我们看看一个例子，其中我们有一个长度为5的Python列表a：

a = [0, 1, 2, 3, 4]

如果我们使用正数索引来获取前三个元素：

a[0:3]

我们将得到以下子列表：

[0, 1, 2]

然而，如果我们使用负数索引来获取相同的切片：

a[-2:1]

我们会得到：

[3, 4, 0, 1]

这是因为负的起始索引-2有效地被解释为一个偏移量，表示我们从列表末尾的第2个位置开始。然后，我们将列表末尾的第2个元素（即3）作为切片的起始点，并继续将其余的元素添加到切片中，直到我们抵达列表末尾的第一个元素（即0）。正是因为环绕切片的影响，我们得到了这个奇怪的结果。

现在，我们希望禁用Python列表/数组的负数索引环绕切片功能，以便我们可以像预期的那样使用负数索引进行切片。为此，我们可以使用NumPy库提供的一种特殊类型的切片对象：numpy.newaxis。

Numpy.newaxis可以将一个维度插入到切片中，从而禁用负数索引的环绕行为。具体来说，我们只需要使用numpy.newaxis作为切片的起始点或结束点，就可以实现这个目标。

例如，让我们考虑以下情况，我们有一个长度为5的NumPy数组a：

import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])

现在，我们可以使用numpy.newaxis来禁用负数索引的环绕行为：

a[-2:1:np.newaxis]

这将给我们：

array([], shape=(0, 1), dtype=int32)

正如我们所期望的那样，这个切片现在为空（因为起始点在结束点之后），并且未使用切片的任何环绕行为。

让我们再来看一个例子，在这个例子中，我们将使用另一个NumPy数组b：

b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])

现在，我们可以使用numpy.newaxis来禁用负数索引的环绕行为，并仅选择第二列：

b[:, -2: -1: np.newaxis]

这将给我们：

array([[[1],
        [4],
        [7]]])

正如我们所期望的那样，这个切片现在是一列而不是一行，并且未使用切片的任何环绕行为。

在这些示例中，我们看到，通过使用numpy.newaxis，我们可以轻松禁用Python列表/数组的负数索引环绕切片功能，并获得预期的切片结果。这不仅可以方便地处理Python列表/数组，还可以在使用NumPy时指定切片时提供更好的控制和精确度。

阅读更多：Numpy 教程

总结

在本文中，我们了解了Python列表/数组的负数索引环绕切片功能，以及如何使用NumPy中的numpy.newaxis来轻松禁用它。我们看到了如何避免使用负数索引的环绕属性，以获得更加预期的切片结果。这是NumPy中强大而灵活的切片机制的一个例子，这种机制为Python程序员提供了更好的控制工具。