python numpy 切片
对于一维数组来说，python原生的list和numpy的array的切片操作都是相同的。无非是记住一个规则arr_name[start: end: step],就可以了。
实例：
step默认为1，当为负数时，表示从右到左
当start缺省时，默认为0，即 a[:3]相当于 a[0:3]
当end缺省时，默认为len(alist), 即a[1:]相当于a[1:10]
当start,end都缺省时，a[:]就相当于完整复制一份a
当step<0时，start缺省时，默认为-1. end缺省时，默认为-len(a)-1
所以a[::-1]相当于 a[-1:-len(a)-1:-1]，也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍，即倒序。
下面是几个特殊的例子：
-
[:]表示复制源列表 - 负的index表示，从后往前。-1表示最后一个元素。
相对于一维数组而言，二维（多维）数组用的会更多。一般语法是arr_name[行操作, 列操作]
先随机产生一个3*4的数组。
in:arr = np.arange(12).reshape((3, 4))
out:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
- 取行数据
arr[i, :] #取第i行数据
arr[i:j, :] #取第i行到第j行的数据
- 取列数据（注意数据格式）
in:arr[:,0] # 取第0列的数据，以行的形式返回的
out:
array([0, 4, 8])
in:arr[:,:1] # 取第0列的数据，以列的形式返回的
out:
array([[0],
[4],
[8]])
- 取一个数据块
# 取第一维的索引1到索引2之间的元素，也就是第二行
# 取第二维的索引1到索引3之间的元素，也就是第二列和第三列
in:arr[1:2, 1:3]
out:
array([[5, 6]])
# 取第一维的全部
# 按步长为2取第二维的索引0到末尾之间的元素，也就是第一列和第三列
in: arr[:, ::2]
out:
array([[ 0, 2],
[ 4, 6],
[ 8, 10]])