如何在 Python 中使用省略号切片语法？答案

【问题标题】：How do you use the ellipsis slicing syntax in Python?如何在 Python 中使用省略号切片语法？
【发布时间】：2010-09-12 05:08:15
【问题描述】：

这出现在 Hidden features of Python 中，但我看不到很好的文档或示例来解释该功能的工作原理。

【问题讨论】：

标签： python numpy subclass slice ellipsis

【解决方案1】：

省略号在 numpy 中用于对高维数据结构进行切片。

它的设计意思是此时，插入尽可能多的完整切片 (:) 以将多维切片扩展到所有维度。

示例：

>>> from numpy import arange
>>> a = arange(16).reshape(2,2,2,2)

现在，您有一个 2x2x2x2 阶的 4 维矩阵。要选择第 4 维中的所有第一个元素，可以使用省略号表示法

>>> a[..., 0].flatten()
array([ 0,  2,  4,  6,  8, 10, 12, 14])

相当于

>>> a[:,:,:,0].flatten()
array([ 0,  2,  4,  6,  8, 10, 12, 14])

在您自己的实现中，您可以随意忽略上面提到的合同，并将其用于您认为合适的任何事情。

【讨论】：

也许我错了，但不是a[:,:,:,0] 会返回一个副本，a[...,0] 会返回“视图”而不是副本吗？我尝试针对两个版本和 3 维数组运行 id()：a[:,:,:, 0], a[:,:,:, 1], a[:,:,:, 2] 都有不同的 id，而：a[..., 0], a[..., 1], a[..., 2] 都有相同的 id。
@mohitsharma44 不在我的机器上；）id() 为两者返回相同的值。还检查__array_interface__['data'] 显示相同的内存地址。
什么是 4 维矩阵？将其称为 4 维数组而不是矩阵是有意义的。，IMO。
椭圆对于零维数据结构也很有用。它们是我知道写入标量 numpy.ndarrays 的唯一方法，例如： my_scalar = np.asarray(3); my_scalar[...] = 5。如果你执行 my_scalar[:] = 5，你会得到一个错误，因为 : 没有维度 0 可以迭代。
@SuperElectric 你也可以使用 my_scalar.itemset(scalarvalue)。当然， my_scalar[...]=scalar_value 更短，但是您在上面的评论中说，这是您知道的唯一方法。只是提供一个替代方案。

【解决方案2】：

Ellipsis 或 ... 不是隐藏功能，它只是一个常数。它与作为语言语法一部分的 javascript ES6 完全不同。没有内置类或 Python 语言构造使用它。

因此，它的语法完全取决于您或其他人是否编写了代码来理解它。

Numpy 使用它，如 documentation 中所述。一些例子here。

在你自己的类中，你会这样使用它：

>>> class TestEllipsis(object):
...     def __getitem__(self, item):
...         if item is Ellipsis:
...             return "Returning all items"
...         else:
...             return "return %r items" % item
... 
>>> x = TestEllipsis()
>>> print x[2]
return 2 items
>>> print x[...]
Returning all items

当然，还有python documentation 和language reference。但这些都不是很有帮助。

【讨论】：

看起来很糟糕，因为“正确”的方式来表示所有项目是 >>> x[:] >>> x[:, 1:2]
@Ronny：重点是演示省略号的一些自定义用法。
链接似乎已损坏。

【解决方案3】：

这是省略号的另一种用途，它与切片无关：我经常在与队列的线程内通信中使用它，作为表示“完成”的标记；它在那里，它是一个对象，它是一个单例，它的名字的意思是“缺乏”，它不是过度使用的 None （可以作为正常数据流的一部分放入队列中）。 YMMV。

【讨论】：

在某处说：“Done = object()”然后使用它不是更清楚吗？
不一定——它需要你在某处实际say Done=object()。哨兵值不一定是坏事——使用其他几乎无用的 Python 单例作为哨兵在 IMO 中并不是那么可怕（省略号和 () 是我使用过的那些没有会混淆的地方）。
关于 Done = object()，我认为使用 Ellipsis 更好，尤其是当您使用它与队列进行通信时。如果从线程内转到进程内通信，id(Done) 在另一个进程中不会相同，没有什么可以区分一个对象和另一个对象。 Ellipsis 的 id 也不会相同，但至少类型会相同 - 这是单例的要点。
问题是“你如何使用省略号”，但我相信你采取了错误的方式。它有多种解释。但我认为正确的是：“省略号是如何使用的？”即“我应该采取哪些步骤来在我自己的代码中使用省略号。”。

【解决方案4】：

如其他答案所述，它可用于创建切片。当您不想编写许多完整的切片表示法 (:)，或者您只是不确定要操作的数组的维数时，这很有用。

我认为重要的是要强调，而其他答案中缺少的是，即使没有更多要填充的维度，它也可以使用。

例子：

>>> from numpy import arange
>>> a = arange(4).reshape(2,2)

这会导致错误：

>>> a[:,0,:]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: too many indices for array

这将起作用：

a[...,0,:]
array([0, 1])

【讨论】：