Python：具有显式索引的数组的反向numpy视图

如果我有一个256个元素的numpy数组，那么

a[:]

与

a[0:256]

对吗

但这相当于什么呢

a[::-1]

?

我怀疑是

a[255:-1:-1]

但这给了我一个空数组

示例代码：

import numpy as np
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(x[:])        #1
print(x[0:10])     #2
print(x[::-1])     #3
print(x[9:0:-1])   #4
print(x[9:-1:-1])  #5

将打印

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]  #1
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]  #2
[9 8 7 6 5 4 3 2 1 0]  #3
[9 8 7 6 5 4 3 2 1]    #4
[]                     #5

这：

指从第9个元素到第0个元素的步骤，步骤为-1

要包含第0个元素，可以尝试（删除“0”）：

---

希望这有帮助。

注意：这不是numpy独有的。

[：-1]

转换为

切片（无，无，-1）

。没有显式索引来复制第二个

None

。我正在按变量提取（反向）切片。类似于

subview=array[top-1:bottom-1:-1]

。这是否意味着我必须对代码进行特殊处理，例如if（bottom==0）：subview=array[top-1:None:-1]else:subview=array[top-1:bottom-1:-1]？如果一定要这么难看的话，我会很惊讶……几乎<代码>arr[顶部：（底部无

x[9:0:-1] 

x[9::-1]