import numpy as np
n1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(n1[:2,1:])
第三行的切片式索引的代码是什么意思？
切片式索引（Slicing）是一种获取序列（如字符串、列表、元组等）中子序列的方法，可以通过指定起始索引和终止索引来获取序列的一个切片。
在NumPy中，多维数组也支持切片式索引。对于二维数组，切片式索引的语法为：
array[start1:stop1:step1, start2:stop2:step2]
其中，array是待获取子数组的数组，start1和stop1是第一维（行）的起始索引和终止索引，start2和stop2是第二维（列）的起始索引和终止索引，step1和step2是步长，表示相邻元素之间的距离。
需要注意的是，与一维数组不同的是，切片式索引在多维数组中可以同时指定多个维度的切片。
以下是给出的代码的含义：
import numpy as np
n1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(n1[:2,1:])
这段代码首先定义了一个二维数组n1，然后使用切片式索引获取了该数组的一个子数组。具体来说，n1[:2, 1:]表示获取n1的前两行、从第二列开始的所有列，即获取n1的左上角部分的子数组：
array([[2, 3],
[5, 6]])
因此，上述代码输出的结果为：
array([[2, 3],
[5, 6]])
该回答内容部分引用GPT，GPT_Pro更好的解决问题
第三行的切片式索引代码意思是：从索引位置0开始，取出到索引位置2之前（不包括2），每隔一个元素取出一个。这里的切片式索引是以numpy数组中的元素为单位进行操作的，它的格式为[start:end:step]，start表示从哪个位置开始取出元素，end表示取出到哪个位置之前（不包括end位置），step表示步长，即每隔多少元素取出一个。所以在这里[:2.1:]代表从0取出到2之前（不包括2），每隔1个元素取出一个。
如果回答有帮助，望采纳。
假如有一个数组 [1,2,3,4,5,6] [:2] 就是前两项即[1,2]（索引是0和1），[1:]表示从索引1开始，等于去掉了第一个元素
那么，结合起来就是，n1数组的前两个元素的后两项
即
[ 1:选中
[1,2,3], :2 选中
[4,5,6], :2 选中
[7,8,9]]