ndarray的切片语法跟Python列表这样的一维对象差不多：
In [1]:
<code>import
numpyas
np/<code>
In [2]:
<code>arr
= np.arange(10
)arr[1
:6
]/<code>
Out[2]:
<code>array([1,
2
,
3
,
4
,
5
])
/<code>
高纬度对象的花样更多一些，你可以在一个或多个轴上进行切片，也可以跟整数索引混合使用。对于二维数组，其切片方式稍显不同：
In [3]:
<code>arr2d = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
)arr2d/<code>
Out[3]:
<code>array([[1,
2
,
3
],
[4,
5
,
6
],
[7,
8
,
9
]])
/<code>
In [4]:
<code>arr2d
[:2]
/<code>
Out[4]:
<code>array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
)/<code>
可以看出，它是沿着0轴（第一个轴）切片的。也就是说，切片是沿着一个轴向选取元素的。你可以传入多个切片，就像传入多个索引那样：
In [5]:
<code>arr2d
[:2, 1:]
/<code>
Out[5]:
<code>array([[2, 3], [5, 6]]
)/<code>
像这样进行切片时，只能得到相同维度的数组视图。通过将整数索引和切片混合，可以得到更低维度的切片：
In [6]:
<code>arr2d
[1, :2]
/<code>
Out[6]:
<code>array
([4
,5
])/<code>
In [7]:
<code>arr2d
[2, :1]
/<code>
Out[7]:
<code>array
([7
])/<code>
你可以像下面这样只对高维轴进行切片：
In [8]:
<code>arr2d
[:, :1]
/<code>
Out[8]:
<code>array([[1], [4], [7]]
)/<code>
只有冒号':'代表选取整个轴。 自然，对切片表达式的赋值操作也会被扩散到整个选区。
In [9]:
<code>arr2d[:2, 1:] = 0arr2d
/<code>
Out[9]:
<code>array([[1,
0
,
0
],
[4,
0
,
0
],
[7,
8
,
9
]])
/<code>
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