語法：[start:stop:step]a = [1,3,4,2,'a','d']print a[::-1]>>> a = [1,3,4,2,'a','d']print a[3::-1]>>> [2,4,3,1]
step代表切片步長；切片區間為[start，stop)，包含start但不包含stop
1.step > 0，從左往右切片
2.step <0，從右往左切片
3.start、stop、step 為空值時的理解：
start、stop預設為列表的頭和尾，並且根據step的正負進行顛倒；step的預設值為1
4.start、stop為負，無論step正負，start、stop代表的是列表從左到右的倒數第幾個元素
st = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']
print(st[2:6:2])
print(st[6:2:-2])
print(st[::1])
print(st[::-1]) # 倒序輸出
print(st[-1])
輸出結果：
['c', 'e']
['g', 'e']
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']
['g', 'f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a']
g
list = [[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], [[2, 2, 3], [4, 9, 6], [7, 8, 9]]]
list = np.array(list)
print(list[:, 1, :])
print(list[:, -1, 0])
[4 9 6]]
[7 7]
numpy作為乙個高效率的矩陣計算工具，除了基本的加減乘除以及切片外，還有比較獨特的索引功能。索引功能我們比較常見有序號索引以及轉置，如下：
import numpy as np
arr = np.arange(20).reshape(4,5)
##建立了乙個4行5列的矩陣
##索引取其中的第4、3、1、2行
arr[[3,2,0,1]]
##獲取其轉置矩陣
arr.t
##變成了5行4列的矩陣
1.1 transpose 按照多維陣列的軸的索引進行變換。
乍一聽是不是有點繞，別急，慢慢來。首先我們來了解下多維陣列的軸是什麼東東？
對於多維陣列來說，乙個維度就是乙個軸。
我們知道一維為一條線，二維為乙個平面，三維為乙個空間，到四維已經超越了我們人類肉眼能夠觀測的空間。
arr1.ndim = 1 arr1.shape = (4,)
[5,6,7,8]])，
arr1.ndim = 2 arr2.shape = (2,4)
[5,6,7,8]],
[[9,10,11,12],
[13,14,15,16]]])，
arr2.ndim = 3 arr3.shape = (2,2,4)
是否大概對軸有乙個直觀的了解？
言歸正傳，對於transpose來說，會將多維陣列的軸編號，也就是給各個軸建立索引，我們自設乙個三維陣列，維數為（2，2，4），有三個軸：
arr = np.arange(16).reshape(2,2,4)
當我們進行變換時，有arr.transpose(2,1,0),這裡就是讓索引2變換到了索引0的位置，索引0變到了索引2的位置，索引1保持不變，根據索引的變動，形狀也發生相關位置的變化，如下：
這個時候，我們的多維陣列就變成了：
1.2 swapaxes 對軸進行兩兩置換
理解了上面的transpose，應該再理解swapaxes就不難了。swapaxes實際上也是針對軸索引進行變化，區別就在於transpose可以一次搞三個，但是swapaxes只能兩兩置換。
對於swapaxes來說，括號內的兩引數，交換位置和不交換，實際結果相同。
接上例：
arr.swapaxes(1,2)（實際上等價於arr.swapaxes(2,1)），那麼原多維陣列就變為：
也就是：
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