为numpy数组找到A[非切片]的最快方法
为numpy数组找到A[非切片]的最快方法：
在numpy中，可以使用索引操作符[]来访问数组的元素。对于非切片的索引操作，可以使用numpy.ndarray对象的item()方法来获取单个元素，这是最快的方法。
示例代码如下：
import numpy as np
# 创建一个示例数组
A = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用item()方法获取非切片的元素
result = A.item(2) # 获取索引为2的元素
print(result) # 输出：3在上述示例中，我们创建了一个包含整数的numpy数组A。然后，使用item()方法获取索引为2的元素，即数组中的第三个元素。最后，将结果打印出来。
需要注意的是，item()方法只适用于获取单个元素，如果要获取多个元素，可以使用切片操作符:。
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云云服务器（CVM）
腾讯云云服务器（CVM）是腾讯云提供的一种弹性计算服务，可为用户提供可靠、安全、灵活的云端计算能力。用户可以根据自身需求选择不同配置的云服务器实例，满足各种应用场景的需求。
产品介绍链接地址：腾讯云云服务器（CVM）
相关·内容
2回答
numpy数组的时髦行为
、、、、
我希望有人能用一个numpy数组来解释我观察到的以下行为：
>>> import numpy as np
>>> data_block=np.zeros((26,480,1000))
>>> indices=np.arange(1000)
>>> indices.shape
(1000,)
>>> data_block[0,:,:].shape
(480, 1000) #fine and dandy
>>> data_block[0,:,indices].shape
浏览 2提问于2013-06-12得票数 3
回答已采纳
1回答
考虑一个一维NumPy输入数组和一个排序索引数组.目标是获得输入数组a的和，但被索引数组中定义的索引分割。
下面是两种方法，但这两种方法都需要缓慢的Python循环。是否有一个纯NumPy版本而不需要Python循环？
示例
a = np.arange(20) # Input array
idxs = np.array([7, 15, 16]) # Index array
# Goal: Split a at index 7, 15 and 16 and
# compute sum for each partition
# Solution 1:
idxs_ext = np.concate
浏览 9提问于2021-12-12得票数 1
回答已采纳
2回答
在我的PhD论文的模拟中，我遇到了以下挑战：
我需要优化以下代码：
repelling_forces = repelling_force_prefactor * np.exp(-(height_r_t/potential_steepness))
在这段代码中，'height_r_t‘是一个真正的Numpy数组，而'potential_steepness’是一个标量。'repelling_force_prefactor‘也是一个Numpy数组，它大部分是零，但在预先计算的位置上是一个，在运行期间不会改变(即掩码)。显然，代码的效率很低，因为只计算'repellin
浏览 0提问于2011-03-12得票数 1
回答已采纳
1回答
我需要帮助来理解如何将一个矩阵从图像降采样为10x10的矩阵。
库：
import sys
import cv2
import numpy
from PIL import Image
from numpy import array
我使用PIL获取图像，使用numpy获取矩阵数组。
im_1 = Image.open(r"C:\Users\DELL\Downloads\FaceDataset\s1\1.pgm")
ar = array(im_1)
numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
print("Orignal I
浏览 10提问于2020-05-15得票数 0
回答已采纳
我需要从给定的索引开始对数组进行切片，直到满足特定的条件。
>>> a = numpy.zeros((10), dtype='|S1')
>>> a[2] = 'A'
>>> a[4] = 'X'
>>> a[8] = 'B'
>>> a
array(['', '', 'A', '', 'X', '', '', ''
浏览 2提问于2011-03-07得票数 5
回答已采纳
我试图使用list和np.array索引来索引一个np.array。但是他们给出了不同的结果。
下面是一个例子：
import numpy as np
x = np.arange(10)
idx = [[0, 1], [1, 2]]
x[np.array(idx)] # returns array([[0, 1], [1, 2]])
但是，直接应用列表会导致错误。
x[idx] # raises IndexError: too many indices for array
我期望上面的结果与使用np.array索引的结果相同。知道为什么吗？
我正在使用python 3.5和numpy 1
浏览 1提问于2017-09-08得票数 3
回答已采纳
假设我有一个numpy数组：
arr = np.array([1,2,3,4,4,5,3,2,10])
和一个索引数组：
indices = np.array([0,1,4,6])
我可以编写一个简单的函数来完成这个任务，但是我想知道numpy是否有一个像np.get(arr, indices)这样的内置函数，在本例中返回np.array([1,2,4,3]。
浏览 0提问于2018-01-19得票数 2
回答已采纳
在使用以下代码时，刚刚意识到一件令人惊讶的事情：
import cv2
import numpy as np
a = np.zeros((720, 1280, 2), dtype=np.uint8)
b = np.zeros((720, 1280), dtype=np.uint8)
cv2.circle(b, (100,100),3,1,-1) # works
cv2.circle(a[..., 0], (100,100),3,1,-1) # does not work
使用完全相同的参数调用完全相同的函数是行不通的。这与numpy如何在内部处理数组有关吗？
浏览 1提问于2022-10-27得票数 -1
6回答
比方说，其中一个数组具有以下numpy数组：
X = numpy.array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5])
现在，如何一次从数组X范围X[0:2]、X[6:8]和X[12:14]中排除，从而得到结果X= [2, 2, 2, 4, 4, 4]
浏览 0提问于2015-09-23得票数 3
2回答
不适用于平日工作的轴
、、、、
我有一个矮小的数组：
>>> type(dat)
Out[41]: numpy.ndarray
>>> dat.shape
Out[46]: (127L,)
>>> dat[0:3]
Out[42]: array([datetime.date(2010, 6, 11), datetime.date(2010, 6, 19), datetime.date(2010, 6, 30)], dtype=object)
我希望得到此数组中每个日期的工作日，如下所示：
>>> dat[0].weekday()
Out[43]: 4
浏览 0提问于2018-01-30得票数 1
回答已采纳
3回答
是否有任何检查numpy数组被零包围的简洁方法？
示例：
[[0,0,0,0],
[0,1,2,0],
[0,0,0,0]]
我知道我可以迭代它的元素明智地找出，但我想知道有什么好的技巧，我们可以在这里使用。numpy数组为浮子，n×m为任意大小。
任何想法都欢迎。
浏览 4提问于2017-10-25得票数 5
回答已采纳
2回答
我有一个稀疏矩阵，比如说A。
哪里
type(A)
scipy.sparse.csr.csr_matrix
and A
<100x100 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 198 stored elements in Compressed Sparse Row format>
如下所示
(0, 1) 1
(0, 0) 1
(0, 2) 1
(0, 3) 1
(0, 4) 1
(0, 5) 1
(0, 6) 1
....
表示矩阵A中的非零元素(代码如
浏览 4提问于2016-04-26得票数 2
回答已采纳
3回答
我有点困惑：
据我所知，h5py的.value方法读取整个数据集并将其转储到数组中，这既缓慢又不鼓励(通常应该由[()]代替。正确的方法是使用粗制滥造的切片。
但是，我得到了令人恼火的结果(使用h5py 2.2.1)：
import h5py
import numpy as np
>>> file = h5py.File("test.hdf5",'w')
# Just fill a test file with a numpy array test dataset
>>> file["test"] = np.a
浏览 4提问于2014-02-13得票数 18
回答已采纳
2回答
我有一个Cython函数，它接受整数的2d nd.array (numpy数组)，并返回长度与输入2d数组相同的一维numpy数组。
import numpy as np
cimport numpy as np
np.import_array()
cimport cython
def func(np.ndarray[np.float_t, dim=2] input_arr):
cdef np.ndarray[np.float_t, ndim=1] new_arr = ...
# do stuff
return new_arr
在程序的另一个循环中，我想调用func，但是传递
浏览 2提问于2014-02-24得票数 2
回答已采纳
在python numpy中，我如何理解数组在切片后变空的情况，如下所示，但形状仍然是多维的，也不是零。
import numpy as np
x = np.matrix([[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]])
y = x[0:2,3:5]
print(y) # []
print(y.shape) # (2, 0)
浏览 13提问于2019-07-23得票数 0
1回答
我有一个带有维度(200,200，3)的numpy数组。这是一个RGB图像。
我还有这个图像区域的(xmin，ymin，xmax，ymax)坐标，我想将其设置为零。在所有三个通道中，这个区域都应该是零。
当然，我可以用循环来解决这个问题，但这是浪费的。
有没有一种简单的方法可以用numpy来掩盖数组？
浏览 4提问于2015-06-18得票数 2
回答已采纳
1回答
为什么numpy.array在切片时的行为与Python的列表和默认数组不同？请考虑以下例子：
1)使用list :语句b = a[1:3]创建一个新的list对象，而修改b不修改a。
>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = a[1:3]
>>> print(b)
[2, 3]
>>> b[0] = -17
>>> print(b)
[-17, 3]
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4]
2)使用array.array：语句b = a[1:3]再次创建一个新的数
浏览 3提问于2017-06-28得票数 0
回答已采纳
2回答
我在Numpy中有以下3D数组：
a = np.array([[[1,2],[3,4]], [[5,6],[7,8]], [[9,10],[11,12]],[[13,14],[15,16]]])
当我写
b = np.reshape(a, [4,4])
得到的2D数组将类似于
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]
[13 14 15 16]]
但是，我希望它是这样的：
[[ 1 2 5 6]
[ 3 4 7 8]
[ 9 10 13 14]
[11 12 15 16]]
如何在Python/Numpy中有效
浏览 2提问于2017-04-21得票数 2
回答已采纳
1回答
我认为这是一个非常琐碎的问题，但希望有人能帮助我。分割包含预测器(输入)和响应变量(输出)的数组的最佳方法是什么？
我导入了一个csv文件，其中包含了预测器和响应，但是我希望将它拆分，使预测器位于一个numpy矩阵(n )中，并且响应位于向量(NX1)中。有什么想法吗？
谢谢。
浏览 1提问于2015-02-01得票数 1
回答已采纳
2回答
假设我有一个numpy数组，我需要找到条件为True的跨度/范围。例如，我有以下数组，我试图在其中查找项目大于1的跨度：
[0, 0, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 0]
我需要找到索引(start，stop)：
(3, 5)
(6, 9)
我所能实现的最快的事情是创建一个布尔数组：
truth = data > threshold
然后使用numpy.argmin和numpy.argmax遍历数组以找到开始和结束位置。
pos = 0
truth = container[RATIO,:] > threshold
while pos <
浏览 0提问于2013-06-17得票数 4
回答已采纳
我想创建一个NumPy数组的只读引用。这是使b成为对a (a是任何NumPy数组)的只读引用的正确方法吗？
def get_readonly_view(a):
b = a.view()
b.flags.writeable = False
return b
具体来说，我想确保上面没有‘复制’的内容的a？(我试着用np.shares_memory进行测试，它确实返回了True。但我不确定这是否一个正确的测试。)
另外，我想知道get_readonly_view是否已经在NumPy中实现了？
更新.已被建议将数组转换为类属性以使其只读。我认为这是行不通的：
import n
浏览 6提问于2020-03-23得票数 9
回答已采纳
2回答
我有一个列表data_list，它应该一直保持一定长度的x。我每隔一段时间就会得到新的信息，然后执行以下操作
new_info # type: list
data_list.extend(new_info)
del data_list[:len(new_info)]
但是，这个过程非常缓慢(我认为del部分复制了整个列表)。
此外，在每次循环插入之后，我会对列表进行切片，并使用numpy执行各种数值计算。这意味着每次我都要为计算创建一个新的numpy数组。
你有什么推荐的？如果推荐的数据结构并不重要，那么它不在标准库中。
注意:我没有所有的new_info在开始，所以这不能以批处理的方式进行
浏览 0提问于2018-11-28得票数 0
我使用numpy histogram2d来计算两个变量的二维直方图的可视化表示值：
H, xedges, yedges = np.histogram2d(Z[:,0], Z[:,1], bins=100)
其中Z是一个numpy矩阵
我得到的错误是：
Traceback (most recent call last):
File "/home/.../pca_analysis.py", line 141, in <module>
H, xedges, yedges = np.histogram2d(Z[:,0], Z[:,1], bins=100)
File
浏览 1提问于2013-09-27得票数 7
回答已采纳
3回答
如何将numpy数组切分到形状之外，以便在不将整个数组存储在内存中的情况下重复数组中的值？这是我想要做的： x = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
x[0:3, 0:3]
->
[[1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4],
[1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4]] 我知道numpy.repeat和numpy.tile，但这两个都是数组的副本，我想像x[1238123:1238143,5328932:5328941]一样对我的数组进行切片，而不需要为较小的数组制作数百万个副本。
浏览 16提问于2020-09-02得票数 2
回答已采纳
我想知道在分割Python数组时逗号的用途是什么-我有一个看起来可以工作的示例，但对我来说看起来奇怪的代码行是
p = 20*numpy.log10(numpy.abs(numpy.fft.rfft(data[:2048, 0])))
现在，我知道在对数组进行切片时，第一个数字是start，下一个是end，最后一个是step，但是end数字后面的逗号表示什么？谢谢。
浏览 40提问于2012-04-02得票数 62
3回答
查看一个numpy数组，我发现两个方法从这个问题的答案中获得一个元素：。
有两种方法：a[i][j]或a[i,j]
下面是一个可复制的最小示例：
import numpy as np
a = np.arange(15).reshape(3, 5)
'''
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
'''
print(a[1][1]) # returns 6
print(a[1,1]) # return 6
浏览 12提问于2022-08-31得票数 1
回答已采纳
2回答
返回空列表而不是null
、、、
我希望将当前函数更改为返回空的JSON列表，目前它返回nil。
这是我目前的代码：
func (s *Service) projectsGet(c *gin.Context) {
var projects []*models.Project
user := getUser(c)
pag := models.NewPagination(c)
ps, err := s.db.ProjectsGet(user.ID, &pag)
if err != nil {
apiError(c, http.StatusInternalServe
浏览 2提问于2019-03-08得票数 0
回答已采纳
我正在对pandas DataFrame创建进行基准测试，发现它比numpy ndarray创建更昂贵。
基准代码
from timeit import Timer
setup = """
import numpy as np
import pandas as pd
"""
numpy_code = """
data = np.zeros(shape=(360,),dtype=[('A', 'f4'),('B', 'f4'),('C',
浏览 4提问于2014-10-24得票数 1
回答已采纳
1回答
我有过 int[,,,] arr = new int[5, 6, 7, 8]; // c#
arr = np.zeros((5, 6, 7, 8)) # Python 具有5 * 6 * 7 * 8单元的4d阵列。 我想把它切成c#，就像numpy那样 var mySlice = arr[2:4, 0, :2, :]; // Won't work in C#, but looking for a way to do this. return type should be int[,,] A 3d array with 2 * 1 * 2 * 8 cells.
my_slice = a
浏览 34提问于2020-07-09得票数 0
1回答
为什么是array1[:][1] != array1[:,1]？
例如：
array1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
array1[1] ## Output: array([4,5,6]) as expected
array1[:,1] ## Output: array([2, 5, 8]) as expected
array1[:][1] ## Output: array([4,5,6]) which isn't what I expected!
当使用双括号引用时，首先执行的array1[:]组件会返回完整的2D数组吗？
浏览 0提问于2013-02-02得票数 2
回答已采纳
3回答
我有一个已初始化的numpy数组，如下所示：
pulse = np.ndarray(shape = (300, 10001, 3), dtype = float)
我想用我从文件中读取的一些数据填充这个数组。我想要填充的一个例子如下所示：
pulse[0][0][0] = 1
pulse[0][1:10001][0] = data
其中数据是由10000个元素组成的数组。
这是否可以使用附加功能或numpy的其他功能来完成？
浏览 0提问于2019-08-26得票数 3
回答已采纳
我想交换二维数组中的行。为此目的，使用高级切片非常方便：
In [50]: l
Out[50]: [[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7]]
In [51]: l[::2], l[1::2] = l[1::2], l[::2]
In [52]: l
Out[52]: [[2, 3], [0, 1], [6, 7], [4, 5]]
但是，如果我将列表转换为Numpy数组，则此操作不起作用：
In [60]: arr
Out[60]:
array([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5],
[6, 7]])
In [6
浏览 1提问于2019-01-22得票数 1
回答已采纳
下面生成一个C连续的numpy数组：
import numpy
a = numpy.ones((1024,1024,5))
现在，如果我对它进行切片，结果可能不再相同。例如：
bn = a[:, :, n]
n从0到4。我的问题是我需要bn是C连续的，并且我需要对a的许多实例执行此操作。我只需要每个bn一次，并且希望避免这样做
bn = bn.copy(order='C')
我也不想重写我的代码
a = numpy.ones((5,1024,1024))
有没有比复制更快、更便宜的方式获得bn？
背景：
我想要对每个a的每个片段进行散列，使用
import hashlib
浏览 2提问于2015-04-29得票数 20
回答已采纳
我有一个Numpy数组，它看起来像
>>> a
array([[ 3. , 2. , -1. ],
[-1. , 0.1, 3. ],
[-1. , 2. , 3.5]])
我想从每一行中随机选择一个值，但我想从随机抽样中排除这些值。
我现在做的是：
x=[]
for i in range(a.shape[0]):
idx=numpy.where(a[i,:]>0)[0]
idxr=random.sample(idx,1)[0]
xi=a[i,idxr]
x.append(xi)
并获取
>&g
浏览 2提问于2010-07-01得票数 3
回答已采纳
5回答
我有一个很大的一维整数数组，我需要去掉它的切片。这是微不足道的，我只会做a[start:end]。问题是我需要更多这样的切片。如果start和end是数组，则a[start:end]不起作用。For循环可以用于此目的，但我需要它尽可能快(这是一个瓶颈)，因此原生numpy解决方案将是受欢迎的。
为了进一步说明，我有以下内容：
a = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11], numpy.int16)
start = numpy.array([1, 5, 7], numpy.int16)
end = numpy.array([2,
浏览 0提问于2012-09-26得票数 10
3回答
如果我有一个有一个无用列的非常大的numpy数组，我如何才能在不创建原始数组副本的情况下删除它呢？
np.delete(my_np_array, 0, 1)
上述代码将返回数组的副本，而不带第零列.但是，我想简单地从my_np_array中删除该列，因为我不需要它。对于非常大的数据集，内存管理变得非常重要，复制可能不是一种选择。
浏览 17提问于2013-12-14得票数 8
回答已采纳
2回答
我在控制台中得到了关于python的警告，我没有找到任何解决方案，因为these.We不想抑制警告。另外，我们有一个很大的代码库setup.how来知道哪个代码块是导致这个错误的原因，因为警告不要给出代码行号。由于以前版本的python和numpy，我正在使用下面版本的python和numpy.Is。
Python版本- 3.6.8 Numpy版本- 1.19.5 matplotlib版本是3.3.4熊猫版本是1.1.5
警告：
/python3.6/site-packages/matplotlib/cbook/init.py:1402: FutureWarning:不再支持多维索引(例如ob
浏览 0提问于2021-10-20得票数 1
3回答
多维数组/片排序
、、、、
我在Go中创建了一个多维数组(片)，如下所示：
var distancematrix [5][5]int
因此，它是一个5*5数组/片。现在，我将值插入到这个片段中，这样就可以在某一点上：
distancematrix : [[0 154 12 35 138] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0]]
现在，我想按升序排序这个数组，例如：
sorteddistancematrix : [[0 12 35 138 154] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0]]
我尝试过sor
浏览 5提问于2015-11-18得票数 4
回答已采纳
1回答
我创建了一个四维(x，y，z，t)零值数组.然后在t = Tmax设置初始值。为此，我使用嵌套的for循环。我试图通过去掉嵌套的for循环并将其替换为一行代码来改进代码。但是，我不确定这条线
f[:, :, :, N] = np.array([[X_] * (J+1)] * (J+1)).T
很乐观吗？看起来很乱。是否有一种更优雅的方式来书写这一行呢？我考虑过numpy的tile和repeat函数。我的最佳尝试如下：
import numpy as np
I = 50
J = 25
K = 25
N = 50
Xmin = 0
Xmax = 200
Ymin = 0
Ymax = 1
浏览 0提问于2022-04-04得票数 2
回答已采纳
我将一个csv文件加载到'dataset‘中，并尝试执行dataset.head()，但它报告了一个错误。如何检查numpy数组的头部或尾部？而不指定特定的行？
浏览 54提问于2019-01-20得票数 51
2回答
动态Python数组切片
、、、
我所面临的情况是，我有一个非常大的numpy.ndarray (实际上，它是一个hdf5数据集)，我需要快速找到一个子集，因为它们的整个数组不能保存在内存中。但是，我也不想遍历这样的数组(甚至声明内置的numpy迭代器会抛出一个MemoryError)，因为我的脚本需要几天的时间才能运行。
因此，我面临着迭代数组的某些维度的情况，这样我就可以对整个数组的压缩子集执行数组操作。要做到这一点，我需要能够动态地分割出数组的一个子集。动态切片意味着构造一个元组并传递它。
例如，而不是
my_array[0,0,0]
我可能会用
my_array[(0,0,0,)]
问题是:如果我想手动分割数组的一个特
浏览 0提问于2016-04-12得票数 4
回答已采纳
2回答
我要构造一个维数为(40,20)的矩阵。40英寸x，20英寸y。我想用使用h5py库读取文件获得的一些现有数据填充矩阵。我的代码是：
matrix = numpy.zeros([40,20])
for j in range (20):
for i in range (20):
matrix[j,i] = numpy.array(readFile['phi'])[0,0,j,i]
print(matrix)
readFile只是readFile = h5py('File','r') --这不是一个问题，我的代码用我想要的正确
浏览 7提问于2022-05-23得票数 0
1回答
考虑下面的numpy数组。
a = np.random.randn(10, 3, 20)
当我按如下方式索引数组时，它会生成另一个具有预期形状的数组
b = a[0, :, 0:5]
b.shape = (3, 5)
但是，当我用另一个numpy数组但使用类似的元素对它进行索引时，它会产生一个不同的数组，这与上面的结果相反。
j = np.arange(0, 5, 1)
b = a[0, :, j]
b.shape = (5, 3)
我不明白为什么会这样。
浏览 2提问于2022-03-15得票数 2
回答已采纳
1回答
假设我有一个矩阵，如下 a = np.array([[[ 1, 2], [ 3, 4]],
[[ 5, 6], [ 7, 8]],
[[ 9, 10], [11, 12]],
[[13, 14], [15, 16]]]) 该形状为(4, 2, 2)。我想把前两个和第二个两个矩阵相加。最终输出大小应具有形状(2, 2, 2)，并且输出应为 output = np.array([[[ 6, 8], [10, 12]],
[[22, 24], [26, 28]]])
浏览 50提问于2021-02-04得票数 1
回答已采纳
我对图像处理和目标检测非常陌生。我想在下面的图像中提取/识别牙齿的位置和尺寸：
以下是我到目前为止使用OpenCV所做的尝试：
import cv2
import numpy as np
planets = cv2.imread('model.png', 0)
canny = cv2.Canny(planets, 70, 150)
circles = cv2.HoughCircles(canny,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,40, param1=10,param2=16,minRadius=10,maxRadius=80)
circles = np.
浏览 3提问于2019-11-05得票数 2
假设我有一个形式为numpy的数组：
arr=numpy.array([[1,1,0],[1,1,0],[0,0,1],[0,0,0]])
我想要找到第一个索引的索引(对于每一列)，其中的值不是零。
因此，在本例中，我希望返回以下内容：
[0,0,2]
我该怎么做呢？
浏览 0提问于2017-11-14得票数 39
回答已采纳
1回答
我正在使用多维Numpy数组。在访问这些数组和其他索引数组时，我注意到一些不一致的行为。例如：
import numpy as np
start = np.zeros((7,5,3))
a = start[:,:,np.arange(2)]
b = start[0,:,np.arange(2)]
c = start[0,:,:2]
print 'a:', a.shape
print 'b:', b.shape
print 'c:', c.shape
在这个例子中，我得到的结果是：
a: (7, 5, 2)
b: (2, 5
浏览 1提问于2012-08-14得票数 11
回答已采纳
4回答
Numpy有一些非常有用的，它将常规的Python操作向量化。
与这些操作和pandas.str相比，numpy字符串模块似乎缺少了一个非常重要的模块:在数组中分割每个字符串的能力。例如,
a = numpy.array(['hello', 'how', 'are', 'you'])
numpy.char.sliceStr(a, slice(1, 3))
>>> numpy.array(['el', 'ow', 're' 'ou'])
在模块中，我是
浏览 0提问于2016-08-19得票数 19
回答已采纳
在输入一个没有排序的浮点数列表时，找到最接近某个值的元素的索引的最有效方法是什么？人们想到了一些可能的解决办法：
For:
x = random.sample([float(i) for i in range(1000000)], 1000000)
1)自己的函数：
def min_val(lst, val):
min_i = None
min_dist = 1000000.0
for i, v in enumerate(lst):
d = abs(v - val)
if d < min_dist:
min_
浏览 1提问于2015-05-18得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
