numpy dimensional slices and three-digit group [i ,:] [:, i, j], etc.

1. Note:

It is zero because the computer, so the computer, the second element is saying third . The following detailed description is omitted

2. The two-dimensional array

>>> import numpy as np
>>> x = np.random.randint(1,9,(4,6))  #第一个维度即4,，指行。第二个维度即6，指列
>>> x
array([[5, 4, 6, 4, 3, 4],
       [8, 5, 3, 2, 8, 3],
       [1, 4, 4, 5, 8, 2],
       [3, 6, 8, 5, 5, 2]])
>>> x[2,:]  #返回第一个维度的第2个元素（从0开始）。俗语：第3行
array([1, 4, 4, 5, 8, 2])

>>> x[:,2]  #返回第二个维度的第2个元素（从0开始）。俗语：第3列
array([6, 3, 4, 8])

>>> x[:,2:5] #返回第二个维度的第2（包括）——5（不包括）个元素。俗语：第3——6列（包括3，不包括6）
array([[6, 4, 3],
       [3, 2, 8],
       [4, 5, 8],
       [8, 5, 5]])
       
>>> x[:,2:5:2]#返回第二个维度的第2（包括）——5（不包括）个元素，2为间隔距离，跟列表相似。俗语：第3——6列（包括3，不包括6），间隔为2
array([[6, 3],
       [3, 8],
       [4, 8],
       [8, 5]])
       
>>> x[1:3,:] #返回第一个维度的第1（包括）——3（不包括）个元素。俗语：第2——4列（包括2，不包括4）
array([[8, 5, 3, 2, 8, 3],
       [1, 4, 4, 5, 8, 2]])
       
>>> x[1:3:2,:]#返回第一个维度的第1（包括）——3（不包括）个元素，间隔距离为2，与列表相似。俗语：第2——4列（包括2，不包括4），间隔为2
array([[8, 5, 3, 2, 8, 3]])

3. The three-dimensional array

>>> x = np.random.randint(1,9,(4,6,5)) #第一维度4，第二维度6，第三维度5
>>> x
array([[[6, 4, 3, 7, 5],
        [4, 7, 6, 3, 5],
        [4, 2, 3, 3, 7],
        [5, 6, 5, 5, 5],
        [8, 5, 7, 7, 3],
        [7, 7, 1, 1, 7]],

       [[1, 2, 3, 4, 7],
        [5, 8, 3, 8, 5],
        [6, 1, 8, 5, 5],
        [4, 8, 8, 8, 6],
        [5, 7, 7, 8, 4],
        [6, 8, 4, 6, 1]],

       [[4, 7, 4, 7, 8],
        [2, 6, 8, 7, 3],
        [1, 2, 7, 1, 5],
        [1, 2, 6, 5, 7],
        [2, 5, 7, 8, 8],
        [3, 8, 1, 1, 5]],

       [[6, 2, 6, 8, 8],
        [1, 7, 3, 8, 3],
        [3, 1, 1, 6, 3],
        [2, 6, 1, 2, 6],
        [1, 8, 3, 7, 1],
        [1, 7, 8, 5, 2]]])
>>> x[2,3,3] #返回第一个维度的第2个元素，第二个维度的第3个元素，第三个维度的第3个元素
5            #俗语：第3个矩阵的第4行4列（以下就不写俗语了，自己心中加一即可）

>>> x[2:,3,3]#返回第一个维度的（第2至结束）个元素，第二个维度的第3个元素，第三个维度的第3个元素
array([5, 2])

>>> x[2,3,:]#返回第一个维度的第2个元素，第二个维度的第3个元素
array([1, 2, 6, 5, 7])

>>> x[2,:,3]#返回第一个维度的第2个元素，第三个维度的第3个元素
array([7, 7, 1, 5, 8, 1])

>>> x[:,3,3]#返回第二个维度的第3个元素，第三个维度的第3个元素
array([5, 8, 5, 2])

>>> x[:,:3,3]#返回第二个维度的第3个之前（不包括第三个）的元素，第三个维度的第3个元素
array([[7, 3, 3],
       [4, 8, 5],
       [7, 7, 1],
       [8, 8, 6]])

>>> x[:,:3,:3]#返回第二个维度的第3个之前（不包括第三个）的元素，第三个维度的第3个之前（不包括第三个）元素
array([[[6, 4, 3],
        [4, 7, 6],
        [4, 2, 3]],

       [[1, 2, 3],
        [5, 8, 3],
        [6, 1, 8]],

       [[4, 7, 4],
        [2, 6, 8],
        [1, 2, 7]],

       [[6, 2, 6],
        [1, 7, 3],
        [3, 1, 1]]])
>>> 

3. Supplement: distinguishing dimension of high dimensional array

This part of the great God to write better: https: //theonegis.blog.csdn.net/article/details/89348130
especially in the following figure:

The overall dimension from the local perspective, the outermost [] is the first dimension , followed inside, most inside [] is the last dimension .