numpyの配列をフィルタリングするとき、0 ::と0の違いは何ですか？

Question

私はPythonとNumPyを使って問題を解決しているKaggle Titanic tutorialに従っています。私はデータ[0 ::、]とデータ[0 :,]の違いを理解するのが難しいです。私は、以下の関連するコードスニペットをコピー＆ペースト：

for i in xrange(number_of_classes):  #loop through each class 
    for j in xrange(number_of_price_brackets): #loop through each price bin 

     women_only_stats = data[       # Which element   
           (data[0::, 4] == "female") & # is a female and 
           (data[0::, 2].astype(np.float) # was ith class 
            == i+1) 
           &        # and 
           (data[0:, 9].astype(np.float) # was greater 
            >= j * fare_bracket_size) # than this bin 
           &        # and 
           (data[0:, 9].astype(np.float) # less than 
            < (j+1)*fare_bracket_size) # the next bin  
           , 1]      # in the 2nd col 

Answer 1

違いはありません、両方の方法は、同じように__getitem__にフックします。

>>> class Thing(object): 
...  def __getitem__(self, item): 
...   print(repr(item)) 
... 
>>> t = Thing() 
>>> t[0:, 4] 
(slice(0, None, None), 4) 
>>> t[0::, 4] 
(slice(0, None, None), 4)