切片，就像麵包，給幾刀，切成一片一片，可以做成吐司，也可以做成三明治，口味更佳：
列表（list）、元組（tuple）、字串（str）都能進行切片，得到子片段，實際上切片操作比想象的要強大很多，能取值，亦能賦值。
忽略最後一個元素
切片是用下標和冒號來描述的，比如s[2:13]。對於2, 3, ..., 12這個序列，表達為[2, 13)，左閉右開，比[2, 12]和(1, 13)都更合理，理由如下：
- 上限減去下限等於元素個數，比如
13 - 2 = 11，剛好就有11個元素。 - 連續的範圍沒有重疊，比如
[2, 13)和[13, 25)是兩個連續的範圍，13只會包含在後一個裡。
下標從0開始
對於10個元素，寫成[0, 10)比[1, 11)更合理，理由如下：
-
N個元素，
[0, N)比[1, N+1)寫法更簡潔，不需要+1。 -
某個元素的下標等於排在它前面元素的個數，方便使用，比如：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ^ 前面有4個元素
好用的切片
以上兩個數學理論給切片使用帶來了很多好處：
-
當只有最後一個位置資訊時，可以快速看出有幾個元素，比如
my_list[:3]返回3個元素。 -
當起止位置資訊都可見時，可以快速計算出長度，用
stop - start就可以了，比如my_list[1:3]長度為2。 -
利用任意一個下標把序列切割成不重疊的兩部分，只要寫成
my_list[:x]和my_list[x:]就可以了，比如>>> my_list = [10, 20, 30, 40, 50, 60] >>> my_list[:3] [10, 20, 30] >>> my_list[3:] [40, 50, 60]
Python裡的範圍（range）也是忽略最後一個元素，下標從0開始的。
切片間隔
切片除了s[a:b]，還有第三個下標s[a:b:c]，意思是對s在a和b之間以c為間隔取值，c還可以為負，負值意味著反向取值。比如：
>>> s = "bicycle"
>>> s[::3]
"bye"
>>> s[::-1]
"elcycib"
>>> s[::-2]
"eccb"
a:b:c更嚴謹的描述是start:stop:step。
語法如此簡潔，用腳想也知道是Python魔法方法乾的好事！在對s[a:b:c]進行求值的時候，Python實際上會呼叫s.__getitem__(slice(a, b, c))，熟悉的配方，熟悉的味道。slice(a, b, c)是a:b:c用在[]中返回的切片物件，slice()是Python內建函式，示例：
invoice = "Mini Kit $34.95 1 $ 34.95"
SKU = slice(0, 8)
print(invoice[SKU])
切片賦值
切片有一個強大功能是給切片賦值，如果把切片放在賦值語句的左邊，或把它作為del操作的物件，我們就可以對序列進行嫁接、切除或就地修改操作。示例：
>>> l = list(range(10))
>>> l
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> del l[5:7]
>>> l
[0, 1, 2, 3, 4, 7, 8, 9]
>>> l[3:2] = [11, 22]
>>> l
[0, 1, 2, 11, 22, 3, 4, 7, 8, 9]
>>> l[2:5] = [100]
>>> l
[0, 1, 100, 3, 4, 7, 8, 9]
注意，如果賦值的物件是一個切片，那麼賦值語句的右側必須是個可迭代物件，即使只有單獨一個值，否則會報錯：
>>> l[2:5] = 100
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
TypeError: can only assign an iterable
多維切片
除了一維切片，Python還支援多維切片，這在多維陣列中能體現出來。NumPy是Python第三方庫，提供了高階陣列，使得Python成為科學計算應用的主流語言。示例：
>>> import numpy
>>> a = numpy.arange(12)
>>> a
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
>>> a.shape
(12,)
>>> a.shape = 3, 4
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
>>> a[:, 1]
array([1, 5, 9])
>>> a[1:2, 2:3]
array([[6]])
>>> a[1:3, 2:4]
array([[ 6, 7],
[10, 11]])
在NumPy中，省略號...用作多維陣列切片的快捷方式，如果x是四維陣列，那麼x[i, ...]就是x[i, :, :, :]的縮寫，比如：
>>> a.shape = 2, 2, 3
>>> a
array([[[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5]],
[[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]]])
>>> a[:, :, 1]
array([[ 1, 4],
[ 7, 10]])
>>> a[..., 1]
array([[ 1, 4],
[ 7, 10]])
小結
本文介紹了Python強大的切片操作，因為忽略最後一個元素和下標從0開始，所以切片用起來特別順手，除了開始和結尾，還能設定切片間隔，間隔為負可以反向取值。切片賦值是切片另一個強大功能，需要注意的是賦值語句的右側必須是個可迭代物件。
參考資料：
《流暢的Python》