Python 奇怪。。。[::5,0]是什么意思
我发现了一个网页,上面解释了如何使用Python 奇怪。。。[::5,0]是什么意思,python,numpy,pandas,matplotlib,Python,Numpy,Pandas,Matplotlib,我发现了一个网页,上面解释了如何使用set\xticks和设置标签 他们设置setxticks和“setxticklabel”如下所示 ax.set_xticks(xx[::5,0]) ax.set_xticklabels(times[::5]) ax.set_yticks(yy[0,::5]) ax.set_yticklabels(dates[::5]) [::5,0]到底是什么意思 我不知道……对于一个numpy数组,符号[::5,6]表示该数组取第6列,然后在第6列,从第一行开始到最后一
set\xticks
和<代码>设置标签
他们设置setxticks
和“setxticklabel”如下所示
ax.set_xticks(xx[::5,0])
ax.set_xticklabels(times[::5])
ax.set_yticks(yy[0,::5])
ax.set_yticklabels(dates[::5])
[::5,0]
到底是什么意思
我不知道……对于一个numpy数组,符号
[::5,6]
表示该数组取第6列,然后在第6列,从第一行开始到最后一行,每隔5行
范例-
In [12]: n = np.arange(100000)
In [17]: n.shape = (500,200)
In [18]: n[::1,2]
Out[18]:
array([ 2, 202, 402, 602, 802, 1002, 1202, 1402, 1602,
1802, 2002, 2202, 2402, 2602, 2802, 3002, 3202, 3402,
3602, 3802, 4002, 4202, 4402, 4602, 4802, .....])
In [19]: n[::5,2]
Out[19]:
array([ 2, 1002, 2002, 3002, 4002, 5002, 6002, ...])
如果您感兴趣,请参阅numpy数组切片。这是python切片的组合,如下所述: 以及“高级切片”,这是适用于numpy阵列的进一步扩展,如下所述: 你可能想在这两个方面都略过几遍才有意义,尽管这相对简单。以上由阿南德·库马尔(Anand S Kumar)提供的答案解释了您所询问的具体案例