这是什么意思？答案

【问题标题】：What does [:] mean?这是什么意思？
【发布时间】：2011-09-04 06:22:02
【问题描述】：

我正在分析一些 Python 代码，但我不知道是什么

pop = population[:]

的意思。它是像 Java 中的数组列表还是像二维数组？

【问题讨论】：

相关，清除列表只能通过执行 del pop[:] 或 pop[:] = []，而不是 pop.clear() ..（就像使用 dicts 一样）。跨度>
对 Python 切片的良好 SO 讨论：stackoverflow.com/questions/509211/…
@Macke：注意：从 Python 3.3 开始，lists 确实提供了clear 和copy 方法，相当于分别执行del mylist[:] 或mylist[:]。一般来说，可变序列不需要它们，因此如果您可能收到任意可变序列，您会希望坚持基于切片的操作，但命名方法至少在 list 上可用。
@ShadowRanger 是的，9 年后。 :-)

标签： python arrays syntax slice

【解决方案1】：

这是一个切片符号的示例，它的作用取决于population 的类型。如果population 是一个列表，则此行将创建列表的shallow copy。对于tuple 或str 类型的对象，它什么也不做（如果没有[:]，该行也会做同样的事情），对于（比如说）NumPy 数组，它将为相同的数据创建一个新视图.

【讨论】：

以防万一：切片返回浅拷贝。
@ilius：也许l.copy() 可读性更强，但它不起作用。
list(l) 始终有效，更具可读性，并且即使使用 numpy.array 之类的内容也可以保证返回副本
@Eli：是的，在 list.clear() 旁边。但是，这将需要一些时间，直到这将导致此类关于 SO 的问题显着减少。 :)
@MichaelGraczyk：我假设您在这里谈论的是 NumPy 数组。而不是使用A[deque(chain((k,), repeat(slice(None), len(A.shape) - 1)).rotate(axis)]，我几乎总是更喜欢numpy.rollaxis(A, axis, 0)[k]。一般来说，我很少遇到需要直接创建slice() 对象的用例。如果您仍然需要它们，NumPy 会提供 s_ 帮助器作为创建它们的替代方法。

【解决方案2】：

了解列表切片通常会复制列表的一部分也可能会有所帮助。例如。 population[2:4] 将返回一个包含人口[2] 和人口[3] 的列表（切片是右排他的）。撇开左右索引，如population[:]，它们分别默认为 0 和长度（人口），从而选择整个列表。因此，这是制作列表副本的常用习语。

【讨论】：

【解决方案3】：

嗯...这真的取决于上下文。最终，它将slice 对象(slice(None,None,None)) 传递给以下方法之一：__getitem__、__setitem__ 或__delitem__。（实际上，如果对象有__getslice__，将使用它而不是__getitem__，但现在已弃用且不应使用）。

对象可以对切片做他们想做的事。

在以下情况下：

x = obj[:]

这将调用obj.__getitem__，并传入切片对象。实际上，这完全等价于：

x = obj[slice(None,None,None)]

（虽然前者可能更高效，因为它不必查找slice 构造函数——这一切都以字节码完成）。

对于大多数对象，这是一种创建序列一部分的浅拷贝的方法。

下一步：

x[:] = obj

是一种基于obj设置项目的方法（它调用__setitem__）。

而且，我想你可能猜到了什么：

del x[:]

调用 ;-)。

你也可以传递不同的切片：

x[1:4]

构造slice(1,4,None)

x[::-1]

构造slice(None,None,-1) 等等。延伸阅读：Explain Python's slice notation

【讨论】：

【解决方案4】：

从序列的开头到结尾是一个slice，通常产生一个浅拷贝。

（嗯，它是more than that，但你还不需要关心。）

【讨论】：

【解决方案5】：

它会创建列表的副本，而不是为现有列表分配一个新名称。

【讨论】：

【解决方案6】：

[:]
用于数组中的限制器或切片，散列
例如：
[1:5] 用于显示介于 1 和 5 之间的值，即 1-4
[开始：结束]

基本用于数组切片，理解括号接受变量，表示要显示的平均值或键，“:”用于将整个数组限制或切片成数据包。

【讨论】：

没有理由提出这样一个老问题，它已经有 5 个类似的答案，甚至是一个已被接受的答案......此外，a[1:5] 返回元素 1-4，而不是 2-4。
@SkamahOne 哦，我不知道。也许不是在这种情况下，但有时提出死问题可能是有价值的。不同的见解，不同的措辞等。在这种情况下，您纠正了答案，他们希望也能学到一些东西。