シーケンスに添え字を付けるときのPythonの::（二重コロン）とは何ですか？
私はstring[3:4]のようなものを使用してPythonでサブストリングを取得できることを知っていますが、somesequence[::3]の3はどういう意味ですか？
これは、「最初の引数には何もない、2番目の引数には何もない、3ずつジャンプする」という意味です。シーケンスの3番目ごとのアイテムをスライスします。 拡張スライス はあなたが望むものです。 Python 2.3の新機能
Pythonシーケンススライスアドレスはa [start：end：step]として記述でき、start、stop、またはendのいずれかをドロップできます。 a[::3]は、シーケンスの3番目ごとの要素です。
seq[::n]は、シーケンス全体の各n番目の項目のシーケンスです。
例：
>>> range(10)[::2]
[0, 2, 4, 6, 8]
構文は次のとおりです。
seq[start:end:step]
だからあなたができる：
>>> range(100)[5:18:2]
[5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]
説明
s[i:j:k]は、 ドキュメントによる 、「ステップkでのiからjへのsのスライス」です。 iとjが存在しない場合、シーケンス全体が想定されるため、s[::k]は「k番目のアイテムごと」を意味します。
例
まず、リストを初期化しましょう：
>>> s = range(20)
>>> s
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
3つごとに取りましょうrd sのアイテム：
>>> s[::3]
[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18]
3つごとに取りましょうrd s[2:]のアイテム：
>>> 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]
3つごとに取りましょうrd s[5:12]のアイテム：
>>> s[5:12]
[5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
>>> s[5:12:3]
[5, 8, 11]
3つごとに取りましょうrd s[:10]のアイテム：
>>> s[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> s[:10:3]
[0, 3, 6, 9]
TL; DR
この視覚的な例では、NumPyマトリックス（2次元配列）の要素を非常に面白い方法できれいに選択する方法を示します（約束します）。 以下のステップ2は、問題の「二重コロン」::の使用法を示しています。
（注意：これは、複数の軸の要素をジャンプするための「ダブルコロン」::の使用例を示すことを目的としたNumPy配列固有の例です。この例は、ListのようなネイティブPythonデータ構造をカバーしません）。
それらすべてを支配する具体的な例...
次のようなNumPyマトリックスがあるとします。
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]])
何らかの理由で、上司が次の要素を選択するように言っているとします。
「でもどう？」...続きを読む！ （2段階のアプローチでこれを行うことができます）
ステップ1-サブセットを取得する
行方向と列方向の両方で「開始インデックス」と「終了インデックス」を指定します。
コード内：
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]])
単純な開始と終了のインデックス作成手法を使用して、サブセットを取得したことに注目してください。次に、その「ジャンプ」を行う方法...（続きを読む！）
ステップ2-要素を選択します（「ジャンプステップ」引数を使用）
次のように、行方向と列方向の両方で「ジャンプステップ」を指定できます（「ジャンプ」方法で要素を選択するため）。
コード内（二重コロンに注意してください）：
In [7]: X3 = X2[::3, ::2]
In [8]: X3
Out[8]:
array([[23, 25, 27],
[53, 55, 57],
[83, 85, 87]])
必要に応じてすべての要素を選択しました！ :)
ステップ1（開始と終了）とステップ2（「ジャンプ」）を統合します
概念がわかったので、ステップ1とステップ2を1つの統合されたステップに簡単に結合できます。
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]])
できた！
Pythonでスライスする場合、3番目のパラメーターはステップです。他の人が述べたように、ニースの概要については Extended Slices をご覧ください。
この知識により、[::3]は、スライスの開始インデックスまたは終了インデックスを指定していないことを意味します。ステップ3を指定しているため、これは最初のインデックスからsomethingの3番目のエントリごとに取得します。例えば：
>>> '123123123'[::3]
'111'
3番目のパラメーターはステップです。 [:: 3]は、リスト/文字列の3番目の要素ごとに返します。
独自のカスタムクラスでこの表記を使用して、必要な処理を行うこともできます
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
次に、スライスオブジェクトを次のように開くことができます。
s = slice(1, 2, 3)
assert s.start == 1
assert s.stop == 2
assert s.step == 3
これは特に、Numpyで多次元配列を任意の方向にスライスするために使用されます。
もちろん、正常なAPIは通常の「3つごと」のセマンティクスで::3を使用する必要があります。
Pythonは::を使用して、End、Start、Stepの値を分離します。