让我们来看一个例子：
import numpy as np x=np.array([[1,2,3],[5,6,7],[7,8,9]]) print(x) Out[]: array([[1, 2, 3], [5, 6, 7], [7, 8, 9]])
以上的结果我想大家应该没问题把，就是定义了一个np数组，关键在下面
print(x[:,::-1]) Out[65]: [[3 2 1] [7 6 5] [9 8 7]]
以上的代码实现了一种功能，就是将数组倒序排列了，每个维度上倒序，这段代码怎么理解呢，这是我在做深度学习风格迁移的时候遇到的一个问题，就是将图片的rgb变为bgr，然后看到别人写的代码，开始我想的是用transpose，transpose的讲解可以参考我的博客，这里不讲，但实际行不通，因为transpose是维度交换，然后我就想为什么可以用双冒号，看了会，我想通了，以下我来讲解：
x[:,::-1]，这段代码，其实就是索引，第一个冒号（逗号之前的）很明显就是选择第一个维度的所有，也就是我们此处所有行，后面列上两个冒号，这样看，比如我们列表y=[1,2,3],y[:2]结果就是[1,2],也就是第一个冒号表示从第一个开始，那我们其实此处我们的逗号后面的第一个冒号也是从第一个开始，那第二个冒号呢，其实第二个冒号代表结束，y=[1,2,3],y[::]结果就是[1,2,3],那第三个参数是啥，其实第三个参数就是步长，步长不能为0，为-1代表逆序，如果为1，则代表全选，如果为2，代表隔一个取一个。
看以下代码：
x=np.array([[1,2,3],[5,6,7],[7,8,9]])
print(x)
print('------------')
print(x[:,::-1])
print('------------')
print(x[:,::1])
print('------------')
print(x[:,::2])
print('------------')
print(x[:,::3])
print('------------')
print(x[:,::666666])
x=np.array([[1,2,3],[5,6,7],[7,8,9]])
print(x)
print('------------')
print(x[:,::-1])
print('------------')
print(x[:,::1])
print('------------')
print(x[:,::2])
print('------------')
print(x[:,::3])
print('------------')
print(x[:,::666666])
[[1 2 3]
[5 6 7]
[7 8 9]]
------------
[[3 2 1]
[7 6 5]
[9 8 7]]
------------
[[1 2 3]
[5 6 7]
[7 8 9]]
------------
[[1 3]
[5 7]
[7 9]]
------------
[[1]
[5]
[7]]
------------
[[1]
[5]
[7]]从上述代码就可以理解到，后面之所以x[:,::666666]，取66666这么大，是为了说，从第一个开始，后面代表步长，66666这么大的步长也就只能取第一个了，其实步长从3开始就只能取到第一个了
以上用法对于列表也是一样的。
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