Python矩阵切片（快捷操作）

最近在看代码过程中看到如下表达式（其中W是2*2*2*3的举证）：

W = W[...,::-1,::-1]

这是numpy矩阵按维度进行操作，里面包含了两个功能：

1、[...]

这个省略号其实就是省略号，它的左边从左往右表示从第1维开始执行对应操作，右边从右往左表示从最后一维开始做对应操作。且每个举证切片运算里面只能包含一个该运算符，否则发生错误

>>> arr[1:2,...,:,...,1:3]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: an index can only have a single ellipsis ('...')

举例说明：

# arr是一个含有24个元素，维度为 2*1*3*4 的矩阵
>>> arr =np.arange(24).reshape(2,1,3,4)
>>> arr
array([[[[ 0, 1, 2, 3],
 [ 4, 5, 6, 7],
 [ 8, 9, 10, 11]]],


 [[[12, 13, 14, 15],
 [16, 17, 18, 19],
 [20, 21, 22, 23]]]])

# 在第一个维度，取1-3，因为只有第一维度只有两个元素（index为0，1），所以这里只得到（1*1*3*4）的矩阵
>>> arr[1:3]
array([[[[12, 13, 14, 15],
 [16, 17, 18, 19],
 [20, 21, 22, 23]]]])


# 表示将最后一维度 取1-3 元素，其他不变
>>> arr[...,1:3]
array([[[[ 1, 2],
 [ 5, 6],
 [ 9, 10]]],


 [[[13, 14],
 [17, 18],
 [21, 22]]]])

# 对第一个维度和最后一个维度进行操作
>>> arr[1:2,...,1:3]
array([[[[13, 14],
 [17, 18],
 [21, 22]]]])

2 [::-1]

这是运算符是对该维度取转置。

>>> arr =np.arange(24).reshape(2,1,3,4)
>>> arr
array([[[[ 0, 1, 2, 3],
 [ 4, 5, 6, 7],
 [ 8, 9, 10, 11]]],


 [[[12, 13, 14, 15],
 [16, 17, 18, 19],
 [20, 21, 22, 23]]]])
# 对第一个维度，取转置
>>> arr[::-1]
array([[[[12, 13, 14, 15],
 [16, 17, 18, 19],
 [20, 21, 22, 23]]],


 [[[ 0, 1, 2, 3],
 [ 4, 5, 6, 7],
 [ 8, 9, 10, 11]]]])

# 
>>> arr[::-1,:,:,::-1]
array([[[[15, 14, 13, 12],
 [19, 18, 17, 16],
 [23, 22, 21, 20]]],


 [[[ 3, 2, 1, 0],
 [ 7, 6, 5, 4],
 [11, 10, 9, 8]]]])

所以，刚开始所看到的W = W[...,::-1,::-1]是对举证最后两个维度，进行转置

>>> arr[...,::-1,::-1]
array([[[[11, 10, 9, 8],
 [ 7, 6, 5, 4],
 [ 3, 2, 1, 0]]],


 [[[23, 22, 21, 20],
 [19, 18, 17, 16],
 [15, 14, 13, 12]]]])