numpy.strings.slice

strings.slice(a, start=None, stop=None, step=None, /)

通过 start , stop , step 指定的切片来切分 a 中的字符串.与常规 Python slice 对象中一样,如果仅指定 start ,则将其解释为 stop .

参数:

a : 类数组,具有 StringDType , bytes_ 或 str_ dtype类数组,具有

输入数组

startNone, 一个整数或一个整数数组

切片的开始,广播到 a 的形状

stopNone, 一个整数或一个整数数组

切片的结束,广播到 a 的形状

stepNone, 一个整数或一个整数数组

切片的步长,广播到 a 的形状

返回:

outndarray

StringDType , bytes_ 或 str_ 数据类型的输出数组,具体取决于输入类型

示例

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>>> import numpy as np
>>> a = np.array(['hello', 'world'])
>>> np.strings.slice(a, 2)
array(['he', 'wo'], dtype='<U5')

>>> np.strings.slice(a, 1, 5, 2)
array(['el', 'ol'], dtype='<U5')

可以为不同的数组条目指定不同的开始/停止/步长:

>>> np.strings.slice(a, np.array([1, 2]), np.array([4, 5]))
array(['ell', 'rld'], dtype='<U5')

负切片与常规 Python 中的含义相同:

>>> b = np.array(['hello world', 'γεια σου κόσμε', '你好世界', '👋 🌍'],
...              dtype=np.dtypes.StringDType())
>>> np.strings.slice(b, -2)
array(['hello wor', 'γεια σου κόσ', '你好', '👋'], dtype=StringDType())

>>> np.strings.slice(b, [3, -10, 2, -3], [-1, -2, -1, 3])
array(['lo worl', ' σου κόσ', '世', '👋 🌍'], dtype=StringDType())

>>> np.strings.slice(b, None, None, -1)
array(['dlrow olleh', 'εμσόκ υοσ αιεγ', '界世好你', '🌍 👋'],
      dtype=StringDType())

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