如何将Numpy切片范围定义为全局常量？

假设我们有以下Numpy代码：

import numpy as np
z = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

在多处需要使用相同切片范围时，不想重复硬编码数值（比如z[2:4]中的2和4），希望直接定义一个代表该范围的常量，类似如下伪代码：

MY_CONSTANT_RANGE = 2:4  # 仅定义一次
print(z[MY_CONSTANT_RANGE])

是否存在这样的实现方式？比如用Numpy的range对象？

注：已知可以通过RANGE_MIN, RANGE_MAX = 2, 4再写z[RANGE_MIN:RANGE_MAX]实现，但想知道是否有直接定义范围常量的方法。

解决方案：使用Python原生slice对象 #

Python的切片语法a:b:c本质是slice(a, b, c)的语法糖，你可以直接创建slice对象作为常量，Numpy数组完全支持用slice对象进行索引：

import numpy as np

# 定义切片范围常量
MY_CONSTANT_RANGE = slice(2, 4)

z = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(z[MY_CONSTANT_RANGE])  # 输出: [3 4]

如果需要包含步长，同样可以在slice中指定第三个参数：

MY_RANGE_WITH_STEP = slice(1, 6, 2)
print(z[MY_RANGE_WITH_STEP])  # 输出: [2 4 6]

关于Numpy的range对象 #

np.arange()生成的是数值数组，并非切片范围，不能直接用于数组索引，因此不适合你的需求。slice对象才是直接对应切片范围的正确选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Basj