x = np.array([[[1],[2],[3]], [[4],[5],[6]]])
x.shape
(2,3,1)
x[1:3]
array([[[4],
[5],
[6]]])
我希望在x[1:4]中出现错误，因为索引超出了边界，但它给出的输出是如何实现的。
>>> "hi"[1:500]
'i'
Python会调整分片的结尾，使之与序列的结尾相匹配：在索引2-499处没有更多的条目，所以它只是停留在索引1处。
>>> "what"[3000:]
''
它还将钳制分片的开始以匹配序列的结束：在索引 3000 处没有条目，所以返回一个空字符串。
和你的情况一样。x[1] == [[4],[5],[6]]]，但是 x[2:3] 是一个空序列，所以你得到 [[[4],[5],[6]]]] + [] == [[[4],[5],[6]]]].
对于区间索引，这是Numpy的行为。如果你给出一个单一的索引（超出范围），它将引发错误。例如，如果你想同时拥有引发错误和区间索引，你可以使用Numpy的
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
x[7]
如果你想同时拥有引发错误和区间索引，你可以使用Numpy take。
a = [4, 3, 5, 7, 6, 8]
indices = range(3, 7)
np.take(a, indices)
在上述两种情况下，Numpy都会发出错误提示。