最近在粉丝交流群里面看到不少学 Python 的同学都在学习 Golang，那么今天我们来看一个非常基础的数据结构：Python中的列表和 Golang 中的切片(Slice)。
今天是golang专题的第五篇，这一篇我们将会了解golang中的数组和切片的使用。
原文地址：https://medium.com/scisharp/slicing-in-numsharp-e56c46826630
上一篇文章当中曾经提到过，同样大小的数据，使用Numpy的运算速度会是我们自己写循环来计算的上百倍甚至更多。并且Numpy的API非常简单，通常只要简单几行代码就可以完成非常复杂的操作。
列表（list）、元组（tuple）、字符串（str）都能进行切片，得到子片段，实际上切片操作比想象的要强大很多，能取值，亦能赋值。
NumPy是Python中最受欢迎的科学计算库之一，它提供了强大的多维数组对象和灵活的数据操作功能。在本文中，我们将重点介绍NumPy中的索引和切片功能，这些功能使得我们可以轻松地访问和操作数组中的元素，为数据分析和科学计算任务提供了极大的便利。
Go 语言数组的长度是不可变的，也就无法数组中添加元素，Go 提供了另一种长度可变的数组，既切片（动态数组），切片可以进行追加元素，相比数组来说更加灵活。
还有，当我们定义数组的时候，在常见的C语言、Java、Python等语言中，都是使用下标0来表示第一个元素的。
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义：即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例，使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组，以及拆分，重塑和连接数组。
Go语言中提供了切片(Slice)作为一种更为灵活、功能强悍的内置类型，它其实是数组的一种抽象。
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
书接上回，容器数据类型是指一种数据结构、或者抽象数据类型，其实例为其他类的对象。 或者说得更具体一点，它是以一种遵循特定访问规则的方法来存储对象。 容器的大小取决于其包含的基础数据对象（或数据元素）的个数。Go lang中常用的容器数据有数组、切片和集合。
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Python 中原生的数组就支持使用方括号（[]）进行索引和切片操作，Numpy 自然不会放过这个强大的特性。
Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy（Numerical Python）是高性能科学技术和数据分析的基础包。 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象。NumPy最
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
注意：上述两个切片是否存在问题，假如不存在，结果又是什么？如果你能回答正确这两个问题，python切片，就没有问题了。
每个循环 178 μs ± 3.98 μs（7 次运行，每次 10，000 次循环）。
按照上篇文章，相信大家都安装好了Anaconda，有朋友在留言区留言希望出一篇关于Anaconda的使用教程，其实Anaconda的基本使用非常简单，基本无需教程。
Go的语句是可以省略;结束符的，且每行尽可能只写一句代码，这是Go语言的编程范式，因此应遵循规范，不要加分号。分号只在一种情况下是必须的，当一行写了多个代码语句，则每个语句必须使用分号分隔。
参考NumPy官方文档，总结NumPy索引和切片，可以看到它们相比Python更加方便、简介和强大。
众所周知，计算机是从 0 开始计数，而不是我们平时常用的从1开始计数，但你有想过为什么吗？
在切片和区间操作里不包含区间范围的最后一个元素是 Python 的风格， 这个习惯符合 Python、C 和其他语言里以 0 作为起始下标的传统。这样 做带来的好处如下。
两个中括号的写法本质是分成了两步，第一步先根据第一个中括号中的下标提取对应的行，返回值为一个一维数组，第二步对第一步提取出的一维数组进行访问，因为产生了临时数组，效率会低一些。
在切片中第一个整数为切片的开始处下标,第二个整数是切片的结束处下标,切片向上增长,直到第二个下标,但不包括它,
Numpy是python的一个三方库，主要是用于计算的，数组的算数和逻辑运算。与线性代数有关的操作。
在第二章中，我们详细介绍了在 NumPy 数组中访问，设置和修改值的方法和工具。这些包括索引（例如，arr[2,1]），切片（例如，arr[:, 1:5]），掩码（例如，arr[arr > 0] ），花式索引（例如，arr[0, [1, 5]]）及其组合（例如，arr[:, [1, 5]]）。
NumPy 是 Numerical Python 的简称，它是 Python 中的科学计算基本软件包。NumPy 为 Python 提供了大量数学库，使我们能够高效地进行数字计算。更多可点击Numpy官网(http://www.numpy.org/)查看。
我们一起来学习Python数据分析的工具学习阶段，包括Numpy，Pandas以及Matplotlib，它们是python进行科学计算，数据处理以及可视化的重要库，在以后的数据分析路上会经常用到，所以一定要掌握，并且还要熟练！今天先从Numpy开始
[start:end:step] start是开始索引，end是结束索引，step是步长，步长是在切片时获取元素的间隔
python经常作为机器学习的首选，有一个统计，50%以上的机器学习开发者使用python。在学习机器学习之前需要熟悉以下几个python模块： numpy Python没有提供数组，列表（List）可以完成数组，但不是真正的数组，当数据量增大时，它的速度很慢。所以Numpy扩展包提供了数组支持，同时很多高级扩展包依赖它。是以矩阵为基础的数学计算模块，纯数学。 SciPy SciPy是数学，科学和工程的开源软件。 它包括用于统计，优化，集成，线性代数，傅里叶变换，信号和图像处理，ODE解算器等的模块。Sci
导读：在数据分析当中，Python用到最多的第三方库就是Numpy。本文内容是「大数据DT」内容合伙人王皓阅读学习《Python 3智能数据分析快速入门》过后的思考和补充，结合这本书一起学习，效果更佳。
NumPy作为Python数据分析领域的基石库，其理解和熟练应用程度往往是面试官衡量候选者数据分析能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地探讨Python数据分析面试中与NumPy相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。
这是一个重要的话题，因为我们将在pandas中大量使用这些技术。Python列表索引和切片是指如何从列表或类似数组的对象中选择和筛选数据。这里讨论的技术也适用于元组。
众所周知，我们可以通过索引值（或称下标）来查找序列类型（如字符串、列表、元组…）中的单个元素，那么，如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢？
Numpy 是 Python 专门处理高维数组 (high dimensional array) 的计算的包，每次使用它遇到问题都会它的官网 (www.numpy.org). 去找答案。 在使用 numpy 之前，需要引进它，语法如下：
NumPy是一个开源的Python科学计算库，是Python数据分析和数值计算的基础工具之一。它提供了高效的多维数组（ndarray）对象以及对数组进行操作的各种函数和工具，使得在Python中进行大规模数据处理和数值计算变得更加简单和高效。本文将详细介绍NumPy库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
也不是所有的高级程序语言都是如此，比如python数组下标就支持负数。 原因一：历史原因语言出现顺序从早到晚c、java、javascript。 c语言数组下标是从0开始->java也是->javascript也是。 降低额外的学习和理解成本。 原因二：减少cpu指令运算（1）下标从0开始：数组寻址——arr = base_address + i *type_size（1）…
系统：Windows 10 Python： 2.7.9/numpy： 1.9.1 这个系列是教材《Python科学计算（第2版）》的学习笔记 今天讲讲如何从原数组经过下标存取获得新数组 > 写在前面的话 ---- 近来学习的有点卡壳，尤其涉及到对数组的广播处理之后的部分 当数组的维度变高以后，就开始有点晕了-_-! 原因可能是分配的学习时间有点不够，另外总想快点整点高大上的东西，基础知识学习的时候往往有点枯燥 如果针对性的为了解决某个问题，去学习可能效果会更好，当然这个问题与现阶段能力匹配那就很棒，要不很
在实际开发中，经常需要将一组（不只一个）数据存储起来，以便后边的代码使用。说到这里，一些读者可能听说过数组（Array），它就可以把多个数据挨个存储到一起，通过数组下标可以访问数组中的每个元素。
d = {("name",):"jack", "age":"18", "sex":"male"}
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
参考链接： Python中NumPy的基本切片Slicing和高级索引Indexing
昨天转载了篇关于递归算法的解读文，很佩服可以透彻掌握算法又能信手拈来做讲解。反思之前我刷题的记录，像是记流水账、没太多营养，所以希望有时间的话能继续深挖下算法，也能加深自己的理解。
一维数组的切片语法格式为array[index1:index2]，意思是从index1索引位置开始，到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组。例如：
本文是一个关于Python numpy的基础学习教程，其中，Python版本为Python 3.x
在学习 numpy 之前，你总得在 python 上装上 numpy 吧，安装命令非常简单：
Python中符合切片并且常用的有：列表，字符串，元组。 下面那列表来说明，其他的也是一样的。 格式：[开头：结束：步长] 开头：当步长>0时，不写默认0。当步长<0时，不写默认-1 结束：当步长>0时，不写默认列表长度加一。当步长<0时，不写默认负的列表长度减一 步长：默认1，>0 是从左往右走，<0是从右往左走 遵循左闭右开原则，如：[0:9]等价于数学中的[0,9)
对于一维数组来说，python的list和numpy的array切片操作都是相似的。无非记住
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