我看到了一段代码如下：
a = np.zeros((10,10,10))
b = a[:,:,::-1]
b与a相同。切片的目的是什么？
答案 0 :(得分：0)
使用如此小的代码示例无法明确回答“目的是什么”。这是我的猜测：
在代码段之后，a和b是不同的视图到同一个数据数组中。因为Python通过引用传递对象，所以如果将值赋给{{1 }}，这些相同的值出现在b中，但最后一个索引被反转。如果您有数据集和函数，但想要处理数据，就好像最后一个数据索引被反转一样，那么将a而不是b传递到该函数中会有效地运行a ，但最终指数反转。
重点是：您可以通过操作a的内容来操纵a的内容，但操作顺序在最后一个轴上相反。
例如，在最后一个索引上按升序排序b实际上会在最后一个索引上按降序排序b。这是一个简化的例子：
a a = np.rand(4, 2)
a[:, 0] = [4, 2, 1, 3]
b = a[::-1, :]
第一列未排序，a具有相反的相同数据。
b现在，b.sort(axis=0)
的内容按第一列的升序排序，b的内容按第一列排序，但按降序排列。