我知道我可以使用类似的string[3:4]方法在Python中获取子字符串，但是3表示somesequence[::3]什么呢？

它的意思是“第一个参数不加任何内容，第二个参数不加任何内容，然后跳三”。它获取序列中每隔三分之一的内容。 扩展片就是您想要的。Python 2.3的新功能

可以将Python序列切片地址写为[start：end：step]，并且可以删除任何start，stop或end。 a[::3]是序列的每三个元素。

seq[::n]是整个序列中每个n第-个项目的序列。

例：

>>> range(10)[::2]
[0, 2, 4, 6, 8]

语法为：

seq[start:end:step]

因此，您可以执行以下操作：

>>> range(100)[5:18:2]
[5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]

说明

s[i:j:k]是，根据文档 “从I S的切片与步骤k J”。当i和j不存在时，将假定整个序列，因此s[::k]表示“第k个项目”。

例子

首先，让我们初始化一个列表：

>>> s = range(20)
>>> s
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

让我们从中提取^第三个项目s：

>>> s[::3]
[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18]

让我们从中提取^第三个项目s[2:]：

>>> s[2:]
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
>>> s[2::3]
[2, 5, 8, 11, 14, 17]

让我们从中提取^第三个项目s[5:12]：

>>> s[5:12]
[5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
>>> s[5:12:3]
[5, 8, 11]

让我们从中提取^第三个项目s[:10]：

>>> s[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> s[:10:3]
[0, 3, 6, 9]

TL; DR

这个直观的示例将向您展示如何以一种非常有趣的方式（我保证）来巧妙地选择NumPy矩阵（二维数组）中的元素。下面的步骤2说明了该“双冒号”的用法::。

（警告：这是一个特定于NumPy数组的示例，旨在说明“双冒号”用例::在多个轴上跳跃的用例。该示例未涵盖本地的Python数据结构，例如List）。

一个具体的例子来统治他们...

假设我们有一个如下的NumPy矩阵：

In [1]: import numpy as np

In [2]: X = np.arange(100).reshape(10,10)

In [3]: X
Out[3]:
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
       [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
       [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
       [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],
       [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
       [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])

出于某种原因，您的老板希望您选择以下元素：

“但是怎么办？”……继续读下去！（我们可以分两步进行）

第1步-获取子集

在行方向和列方向上指定“开始索引”和“结束索引”。

在代码中：

In [5]: X2 = X[2:9,3:8]

In [6]: X2
Out[6]:
array([[23, 24, 25, 26, 27],
       [33, 34, 35, 36, 37],
       [43, 44, 45, 46, 47],
       [53, 54, 55, 56, 57],
       [63, 64, 65, 66, 67],
       [73, 74, 75, 76, 77],
       [83, 84, 85, 86, 87]])

注意，现在我们已经使用简单的开始和结束索引技术获得了子集。接下来，如何做“跳跃” ...（继续阅读！）

第2步-选择元素（带有“跳转步骤”参数）

现在，我们可以在行方向和列方向上指定“跳转步骤”（以“跳转”方式选择元素），如下所示：

在代码中（请注意双冒号）：

In [7]: X3 = X2[::3, ::2]

In [8]: X3
Out[8]:
array([[23, 25, 27],
       [53, 55, 57],
       [83, 85, 87]])

我们已经根据需要选择了所有元素！:)

 合并步骤1（开始和结束）和步骤2（“跳跃”）

现在我们知道了这个概念，我们可以轻松地将步骤1和步骤2合并为一个合并的步骤-为了紧凑：

In [9]: X4 = X[2:9,3:8][::3,::2]

    In [10]: X4
    Out[10]:
    array([[23, 25, 27],
           [53, 55, 57],
           [83, 85, 87]])

做完了！

在Python中切片时，第三个参数是步骤。正如其他人提到的那样，请参阅扩展切片以获取良好的概述。

掌握了这些知识，[::3]就意味着您尚未为切片指定任何开始或结束索引。由于您已指定步骤，3因此将从something第一个索引开始每隔三分之一就输入一次。例如：

>>> '123123123'[::3]
'111'

您还可以在自己的自定义类中使用此表示法，使其随心所欲

class C(object):
    def __getitem__(self, k):
        return k

# Single argument is passed directly.
assert C()[0] == 0

# Multiple indices generate a tuple.
assert C()[0, 1] == (0, 1)

# Slice notation generates a slice object.
assert C()[1:2:3] == slice(1, 2, 3)

# If you omit any part of the slice notation, it becomes None.
assert C()[:] == slice(None, None, None)
assert C()[::] == slice(None, None, None)
assert C()[1::] == slice(1, None, None)
assert C()[:2:] == slice(None, 2, None)
assert C()[::3] == slice(None, None, 3)

# Tuple with a slice object:
assert C()[:, 1] == (slice(None, None, None), 1)

# Ellipsis class object.
assert C()[...] == Ellipsis

然后，我们可以按以下方式打开切片对象：

s = slice(1, 2, 3)
assert s.start == 1
assert s.stop == 2
assert s.step == 3

特别是在Numpy中，这用于在任何方向上切片多维数组。

当然，任何理智的API都应使用::3通常的“每3个”语义。

相关Ellipsis内容进一步涵盖：Ellipsis对象做什么？

第三个参数是步骤。因此[:: 3]将返回列表/字符串的每个第3个元素。

Python使用::分隔End，Start和Step值。