使用np.r_省略索引起止值出现异常结果的技术咨询

这是因为np.r_对省略起点/终点的切片处理存在边界情况：

问题根源 #

np.r_的核心作用是拼接生成索引数组，但它无法自动感知你要索引的数组的长度。当你传入完整切片（如0:3、8:11）时，它能正确生成对应的索引序列；但如果传入省略终点的切片（如8:），np.r_没有明确的结束位置参考，在部分numpy版本中会出现错误解析：

• :3会被正确解析为0:3，生成索引数组[0,1,2]；
• 而8:会被错误地解析为从0开始到8的切片，生成[0,1,2,3,4,5,6,7]；
  两者拼接后得到长度为11的索引数组[0,1,2,0,1,2,3,4,5,6,7]，这就导致C[:, np.r_[:3,8:]]选择了C的前3列加上前8列，出现你看到的异常结果。

解决方案 #

要实现预期的索引效果，必须给np.r_的切片明确指定终点，或者直接基于目标数组的形状生成索引：

1. 明确指定切片终点：

E = C[:, np.r_[:3, 8:C.shape[1]]]

2. 用np.concatenate结合np.arange生成索引：

indices = np.concatenate([np.arange(3), np.arange(8, C.shape[1])])
E = C[:, indices]

两种方式都能生成正确的索引数组[0,1,2,8,9,10]，让E的结果和D完全一致。

补充说明 #

这种行为不属于numpy的预期功能，而是未定义的边界情况——np.r_的文档中虽允许使用类似Python的切片语法，但省略终点的切片因为缺少明确的结束值，无法被正确解析为目标数组的索引范围，不同numpy版本可能有不同的错误表现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2983936