具有l x m x n广播形状的高级整数索引
是指在多维数组中，通过整数索引来访问具有特定形状的子数组。这种索引方式可以用于对多维数组进行切片、重塑和重新排序等操作。
在云计算领域中，高级整数索引常用于数据分析、机器学习和图像处理等领域。通过使用高级整数索引，可以方便地选择和操作数组的特定部分，从而实现对大规模数据的高效处理和分析。
在腾讯云的产品中，与高级整数索引相关的产品包括：
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：腾讯云提供的大数据处理平台，支持使用高级整数索引进行数据分析和处理。详情请参考：腾讯云弹性MapReduce（EMR）
- 腾讯云人工智能机器学习平台（AI Lab）：腾讯云提供的人工智能开发平台，支持使用高级整数索引进行机器学习和数据分析。详情请参考：腾讯云人工智能机器学习平台（AI Lab）
- 腾讯云图像处理（Image Processing）：腾讯云提供的图像处理服务，支持使用高级整数索引进行图像处理和分析。详情请参考：腾讯云图像处理（Image Processing）
通过使用这些腾讯云产品，用户可以方便地利用高级整数索引进行数据处理和分析，提高数据处理的效率和准确性。
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今天早些时候，我问了关于整数数组索引的问题，我在接受答案并将其应用到启发了这个问题的问题上遇到了麻烦。
简而言之，p_stack1和c_stack1包含从我正在研究的图像处理算法派生而来的数组。p_stack1包含概率数据，c_stack1包含整数分类。我需要找到对尺寸为768x1024的图像中的每个像素具有最高概率的分类。在的文档中，它提供了一种使用整数
浏览 3提问于2018-08-23得票数 0
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我来自MATLAB背景，我正在尝试用python/numpy编写以下代码：因此，代码应该采用的是具有<e
浏览 9提问于2016-12-31得票数 2
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我徘徊，能同时索引几个维度吗？通过一些广播。例子：
假设我有一个数组A，形状为(n,d)。假设我有一个索引数组，比如I，它的整数值介于0和d-1之间。设置B = A[:,I]。如果是shape(I) == (k,)，对于whaterver k，则B具有形状(n,k)和B[x,y] = A[x,I[y]]。但是如果shape(I) == (k,p)用于任何(k,p)，那么我希望B与B
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在NumPy中使用切片时，可以得到所有成对的元素，例如：>> im[1:6:2,1:6:2] [20, 22, 34],然而，当使用索引的列表/元组时，这种行为似乎没有被遵循：
>> im[(1,3,5),(1,3,5)]如果不能将索引指定为切片(例如(1,3,4)和(1,3,6) )，则会出现问
浏览 5提问于2015-09-25得票数 3
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我试图用numpy实现一种2d过滤器，我发现了一些在我看来像个bug的东西。在下面的示例中，我试图针对数据的第一行、第二列和最后一行的第2和第4列，即： [ 8 10]我知道，到最后一行的第二行确实会返回这个值，但是我无法在那里分配任何内容这仍然不能解释上一次失败的原因。import numpy as np
data = np.arange(0,30).reshape(5,6)
# m
浏览 0提问于2018-09-04得票数 2
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为了消除测量时的变化，我想在一个特定的范围内编译。谢谢。in np.arange(1, 9, 1): m = n + 0.1
calc_n = temp[np.where((tem
浏览 0提问于2017-09-03得票数 0
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我试图操作一个索引和源数组，以便：我知道如何使用for循环，但我使用的是巨型数组，我希望使用更有时间效率的方法。我试过使用numpy的高级索引，但我不太明白。
浏览 3提问于2019-03-07得票数 0
我正在寻找一种将函数应用于numpy数组的所有元素的方法。函数不仅接收作为参数的元素的值，而且还接收元素的索引。目标是实现大的2-或3-昏暗。阵列。(我知道有几种方法可以通过只接收元素值的函数来实现这一点)def foo(x, i, j)
return (i*x)**2 - (j*x)**3 # or some other
浏览 4提问于2022-09-17得票数 2
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问题的定义考虑到A Nx1，nNx1和xMx1，我想进行这次手术使用了我想我可以用类似于在numpy中广播之类的方法来完成这个任务，但是我对numpy文档没有任何意义。有人能帮我找出如何有效地解决这个问题吗？)
cpdef sum_function( double [:] A, double [:] x, double
浏览 3提问于2014-01-23得票数 1
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改进的numpy阵列乘法
、、、
每个数字数组都是三维的。我们有数组X，数组Y，数组Z。所有这些数组都是相同的形状。将X、Y和Z的三个匹配元素在同一位置组合在一起，给出一个坐标。我有一个函数(不是python函数，数学函数)，它必须运行在这些位置向量之一上，并将输出放置到另一个名为s的三维数组中。因此，如果数组定义如下： [[5,6],[7
浏览 0提问于2015-09-05得票数 1
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我有一个长度为L的(一维) numpy数组，充满了从到N-1的数字。a = np.array([1,2,0,4])m = np.array([[0,0,1,0], [0,0,0,0],
[
浏览 0提问于2019-09-07得票数 2
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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。np.arange(2)]print 'a:', a.shapeprint 'c:', c.shape多亏了大量的单元测试，我能够
浏览 1提问于2012-08-14得票数 11
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在案文中，我读到以下内容：我对偏置向量的维数感到困惑。如何将(m,1)向量添加到(1, p)向量中？w0的形状正确吗？或者应该将w1形状为(n, P)来解释P类，以及我们广播的w0
注意:我假设w1应该是(n, P)，这样我们的矩阵乘法为每个观察的每一个类预测生成一行未规范化的逻辑。那么，在我们的数据中添加一个每类的偏差并将其
浏览 0提问于2019-02-08得票数 1
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我在乱搞二维切片，不明白为什么忽略一些缺省值，从原始数组中获取相同的值，但产生不同的输出。双支架和形状改变是怎么回事？x = np.arange(9).reshape(3,3)z = x[2:,:]
print z
print shape(z)[6 7 8](3L,)
(1L, 3L)
浏览 3提问于2014-09-07得票数 1
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在Python语言中使用numpy.reshape时，有没有办法跟踪索引的变化？例如，如果一个形状为(m,n,l,k)的numpy数组被重塑为一个形状为(m*n,k*l)的数组；是否有办法获得当前[X,Y]索引的初始索引([x,y,w,z])，反之亦然？
浏览 18提问于2017-01-25得票数 7
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我正在尝试使用数据库中其他列的np.where条件创建一个新列。我的代码错误如何修复这个或这个替代的</
浏览 1提问于2019-11-28得票数 1
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，当我索引到特定时间时，数组x的形状就变成了[trials, neurons]，因为我已经索引到了特定的时间点。现在，我知道我可以通过使用L索引来添加一个固定的延迟x[t-L,:,:]，这是一个整数，所得到的形状也是[trials, neurons]。结果与上述代码基本相同。我的目标是有一个惯用的代码短语，它<
浏览 0提问于2019-05-06得票数 1
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我有一个矩阵m = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]和一个向量v=[1,2,0]，它包含我想为矩阵的每一列返回的行的索引。我期望的结果应该是r=[4,8,3]，但是我无法找到如何使用numpy获得这个结果。通过将向量应用到索引中，对于每一列，我得到了以下内容：m[v,[0,1,2]] = [4, 8, 3]，这大致是我的追求。为了防止对列进行硬编码，我使用了np.arange(m.shape[1])
浏览 3提问于2020-12-08得票数 0
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我在的“数据科学手册”中看到了这个代码片段。在这里使用广播和Fancy索引的概念对我来说还不清楚。请解释一下。In[5]: X = np.arange(12).reshape((3, 4))Out[5]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 8, 9, 10, 11]])
col = np.array([2, 1, 3])
In[7]: X[ro
浏览 0提问于2020-01-27得票数 1
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