Python - 逗号分隔的切片不起作用

当您使用 numpy 数组而不是 python 的内置列表时，这是可能的。
例：

a = [[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]
print(a[0,1]) # returns an error
b = np.array(a)
print(b[0,1]) # returns 1

同样，您也可以使用切片。

在这种情况下，实际上只是一个嵌套列表，而不是一个真正的矩阵。 将其转换为数组后，访问这些切片将开始工作。anumpy

例如：

import numpy as np

a = np.asarray([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]])
print(a[0:1, 2:4])

对象自行决定如何为它们编制索引。当 python 看到它时，首先为分隔的值创建切片对象，然后将它们组合成一个元组：.该元组将传递给对象的 ： 。将该元组传递给 and its lost - 它无法识别这种类型的索引。把它放在一个 pandas 数据帧中，并使用其基于“iloc”索引的索引，它就可以工作了。a[0:1, 2:4]:(slice(0, 1, None), slice(2, 4, None))__getitem__a[(slice(0, 1, None), slice(2, 4, None))]list.__getitem__

>>> a = [[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]
>>> a[0:1, 2:4]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(a)
>>> df.iloc[0:1, 2:4]
   2  3
0  2  3

还有其他类似的软件包，它突破了索引的含义。所以要回答你的问题，这取决于你说的是什么类型的物体。不同的对象可以自由地以不同的方式解释切片。pandas

我为这个切片做了一个类，就像你回答的那样。MultiDimSlicer

class MultiDimSlicer:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    def __iter__(self):
        return iter(self.data)
    def __getitem__(self, keys):
        return eval("self.data" + self.__slicestr(keys))
    def __setitem__(self, keys, value):
        exec("self.data" + self.__slicestr(keys) + " = " + str(value))
    def __slicestr(self, keys):
        slice_str = ""
        if isinstance(keys[0], itertypes):
            good_keys = keys[0]
        else:
            good_keys = keys
        for key in good_keys:
            slice_str += "[" + str(key) + "]"
        return slice_str
    reuse = __init__