获取数组到最后一个索引的通用方法：包括所有索引答案

【问题标题】：Generic way of getting array up to last index: Include all indices获取数组到最后一个索引的通用方法：包括所有索引
【发布时间】：2017-09-29 09:27:31
【问题描述】：

我有一个索引i 正在运行，它指示如何对特定数组a 进行切片。例如，

a = np.arange(10)
for i in np.arange(1, 5):
    print(a[i:], a[:-i])

输出

[1 2 3 4 5 6 7 8 9] [0 1 2 3 4 5 6 7 8]
[2 3 4 5 6 7 8 9] [0 1 2 3 4 5 6 7]
[3 4 5 6 7 8 9] [0 1 2 3 4 5 6]
[4 5 6 7 8 9] [0 1 2 3 4 5]

但是，这不适用于i=0：

a[0:]
Out[67]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
a[:-0]
Out[68]: array([], dtype=int64)

我预期/需要的输出会在哪里

a[0:]
Out[67]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
a[:-0]
Out[67]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

这种不对称的原因是什么？最终，我需要

我怎样才能做到这一点？

【问题讨论】：

因为-0 是0...
@WillemVanOnsem 通常这不是真的。例如，请参见浮点算术的当前标准，即使为零也需要符号。 en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754 - 在这种情况下 numpy 可以将它们视为相同，但 它们不相同
虽然 IEEE-754 使用有符号幅度表示。即便如此，-0 也被认为与0 是相同。然而，通常整数使用 2 补码表示。

【解决方案1】：

因为-0 是0（至少在最流行的表示是2-补码的整数域中）并且首先计算一元减号。对于浮点，-0 和 0 有两个表示，但通常编程语言会对此进行抽象。

但是，在这种情况下，您可以使用None，因此您可以将其写为：

a = np.arange(10)
for i in np.arange(0,10):
    print(a[i:], a[:-i or None])

对于i=0，返回：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

【讨论】：