python2d列表的索引

为了访问2D numpy阵列的第二维度，我们可以使用

A[:,0:9]

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我们如何才能对二维列表执行此操作？

浪费，但应该可以：

list(zip(*(list(zip(*A))[0:9])))

使用itertools.isclice略为经济：

list(zip(*(itertools.islice(zip(*A), 0, 9))))

或者可以使用

map

和

操作符。itemgetter

：

list(map(operator.itemgetter(slice(0,9)), A))

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数组和嵌套列表版本：

In [163]: A=np.arange(12).reshape(3,4)
In [164]: Al = A.tolist()

对于切片索引，列表理解（或等效映射）可以正常工作：

In [165]: A[:,1:3]
Out[165]: 
array([[ 1,  2],
       [ 5,  6],
       [ 9, 10]])
In [166]: [l[1:3] for l in Al]
Out[166]: [[1, 2], [5, 6], [9, 10]]

对于高级索引，列表需要进一步迭代：

In [167]: A[:,[0,2,3]]
Out[167]: 
array([[ 0,  2,  3],
       [ 4,  6,  7],
       [ 8, 10, 11]])

In [169]: [[l[i] for i in [0,2,3]] for l in Al]
Out[169]: [[0, 2, 3], [4, 6, 7], [8, 10, 11]]

此外，还有各种映射备选方案

In [171]: [operator.itemgetter(0,2,3)(l) for l in Al]
Out[171]: [(0, 2, 3), (4, 6, 7), (8, 10, 11)]

itemgetter

使用

元组（obj[i]表示项目中的i）

生成这些元组

奇怪的是，

itemgetter

返回列表索引的元组，以及切片的列表：

In [176]: [operator.itemgetter(slice(1,3))(l) for l in Al]
Out[176]: [[1, 2], [5, 6], [9, 10]]

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Python列表实际上没有像

numpy

数组那样的维度。实际上没有“2D列表”。您必须自己编写逻辑，尽管使用切片和列表理解的组合应该相对简单。请坚持使用数组。尽管列表和数组在表面上有相似之处，但它们的工作方式却大不相同。在我看来，这似乎是设计过度了。只需一个简单的

[sub[0:9]就可以很好地使用a]

中的sub了：它既高效又可读。@juanpa.arrivillaga足够公平。最后，我不确定这里的效率是否重要。。。如果OP想要高效的多维切片，他们应该使用numpy@juanpa.arrivillaga如果您的解决方案更快，我一点也不会感到惊讶。切片可以处理列表好的，需要额外帮助的是列表索引，例如

itemgetter

，它只是一个用于列表理解的类包装器。