Python 如何从负索引开始切片到正索引或相反的索引

Numpy无法执行以下索引：

a = np.arange(10)
a[-2: 2]

我现在做这件事的方式不是很优雅，有什么诀窍或妙计可以做到这一点吗

编辑：请注意，我不知道在我的代码中是否会遇到这种情况，这种情况有时会发生，所以我正在寻找一种动态的、一对所有的解决方案，而不仅仅是针对这种情况

编辑： 我的广义切片器，相当长

def slicer(array, lower_, upper_):
    n = len(array)
    lower_ = lower_ % n  # if negative, you get the positive equivalent. If > n, you get principal value.
    roll = lower_
    lower_ = lower_ - roll
    upper_ = upper_ - roll
    array_ = np.roll(array, -roll)
    upper_ = upper_ % n
    return array_[lower_: upper_]

def切片器（a、下部、上部）：
如果低于0：
返回np.concatenate（（a[lower:]，a[：upper]））
其他：
返回a[下：上]

---

我认为这相对简单

假设您知道长度，如果数组的长度小于0，您可以将其添加到lower和upper。然后，您可以检查upper是否小于lower，并在必要时连接

def slicer(a, lower, upper):
    if lower < 0:
        lower += len(a)
    if upper < 0:
        upper += len(a)
    if upper < lower:
        return np.concatenate([a[lower:], a[:upper]])
    return a[lower:upper]

def切片器（a、下部、上部）：
如果低于0：
下+=透镜（a）
如果上限<0：
上+=透镜（a）
如果上部<下部：
返回np.concatenate（[a[lower:]，a[：upper]]））
返回a[下：上]

它看起来像是

np.r\uu

做了你想要的那种“滚动”：

In [72]: np.arange(10)[np.r_[-2:2]]                                                                    
Out[72]: array([8, 9, 0, 1])
In [73]: np.r_[-2:2]                                                                                   
Out[73]: array([-2, -1,  0,  1])

您所期望的和

r\u

所做的可能会有所不同。我会让你研究它的文件

仅仅因为你称之为切片，它就不是基本的索引。不管怎样，结果都是

复制

，而不是

视图

。还要注意对多维索引的任何扩展

在寻找全套替换件时要小心。在Python和numpy中，使用负索引从末尾进行标记（不进行包装）是如此深入，以至于您应该始终假定这是默认行为

In [77]: np.arange(10)[-2:2]                                                                           
Out[77]: array([], dtype=int64)

---

将包装/滚动的情况视为例外情况，需要特殊处理。

你不能简单地说：a[-2:]+a[:2]@PeterPesch首先，你假设Python列表不是numpy数组，+adds不连接。第二，是的，当然，但我不知道这将在我的程序中发生在哪里/什么时候，所以我做了这个把戏。

b=a.tolist（）

和

np.array（b[-2::+b[:2]）

是一个双线数组solution@rpoleski谢谢，但我不知道情况是否确实如此。i、 我不知道我是否一开始就面临这样的情况，所以我希望它是动态的，适用于所有情况。我会更新这个问题，让它更清楚。有一件事有点奇怪，那就是lower和upper都是负数，但是lower>upper。在这种情况下，您将环绕整个阵列，这是意料之中的，但仍然有点奇怪。确实如此。在这种情况下，它相当于

np.arange（10）[8:-2]

并返回

[]

。使它为

a[8:2]

工作与您在问题中所问的不同

np.arange（10）[8:2]

返回空数组（在我的代码中是相同的），并且您没有表示您的预期结果不同。谢谢。我在等你的回答。我知道你提到的所有这些微妙之处

np.r

似乎解决了一半的问题，比如在切片时从负指数跳到正指数。但它肯定不适用于

a[8:2]

，其中

a

的大小为10。在本例中，从数组的另一端跳到它的起点。好的，你建议我作为一个例外手动处理它。谢谢

In [77]: np.arange(10)[-2:2]                                                                           
Out[77]: array([], dtype=int64)