python中三个点（…）

一句话总结： …代替了切片操作中前面所有的:，即a[:, :, None] 和a[…, None]等价

这里主要涉及python和numpy的切片操作。

下面以二维切片为例：

import numpy as npa = np.arange(25).reshape((5, 5))
print(a)
print(a[1:3, 2:5])'''
[[ 0  1  2  3  4][ 5  6  7  8  9][10 11 12 13 14][15 16 17 18 19][20 21 22 23 24]][[ 7  8  9][12 13 14]]
'''print(a[:, 2:5])'''
[[ 2  3  4][ 7  8  9][12 13 14][17 18 19][22 23 24]]
'''print(a[:, 2:5, None])
'''
[[[ 2][ 3][ 4]][[ 7][ 8][ 9]][[12][13][14]][[17][18][19]][[22][23][24]]]
'''

多维切片是按照各个维度进行切片操作的。此处分别取第一维的2-3，第二维的3-5，即7 8 9 12 13 14. 从一开始计数

None代表新增加一个维度。print(a[:, 2:5, None])在第三个维度上用了None，所以成为5x3x1. 如果用在第二个维度，即如下图所示：

print(a[:, None, 2:5])

关于三个点的解释

a[:,:,None] 和a[…, None]等价

…代替了前面的两个:

参考：https://blog.csdn.net/z13653662052/article/details/78010654

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