Python序列/NumPy数组能否通过单次切片提取不等间隔元素？

你的判断完全正确：无法通过类似arr[1:6:1]的单次切片操作获取[1,2,5]序列，不管是Python原生的字符串、列表，还是numpy数组，单切片都不支持不均匀步长的元素提取。

核心原因 #

单切片从语法设计层面就不支持可变步长：

• 不管是Python原生序列（列表、字符串、元组）还是numpy数组的基础切片，[start:stop:step]格式的单次切片，步长step是全程固定的常量，被选中的元素索引依次为start、start+step、start+2*step……直到触碰stop边界，相邻选中元素的索引差永远等于step。
• 目标序列[1,2,5]对应的索引差为1、3，步长不统一，不存在任何一组start、stop、step参数能匹配这个索引序列。

可实现同等效果的非切片方案 #

如果需要一次性拿到目标元素，numpy可以用花式索引（整数数组索引）实现，注意该方式不属于切片操作：

import numpy as np
arr = np.array(range(10))
result = arr[[1, 2, 5]]
print(result)  # 输出 [1 2 5]

如果是Python原生列表/字符串，没有花式索引特性，只能通过多次索引、列表推导等方式实现，同样无法靠单切片完成。

补充说明：多重切片本质是连续执行多次索引操作，不属于单次切片范畴，不符合需求要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者v.mascherini