首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何定位操作ndarray[sliceobject] = ndarray的源代码?

在NumPy中,ndarray是一个多维数组对象,它是NumPy库的核心数据结构。ndarray对象支持切片操作,可以通过使用slice对象来选择数组的子集。当我们执行ndarray[sliceobject] = ndarray这样的操作时,我们是在将一个ndarray对象的值赋给另一个ndarray对象的子集。

要定位这个操作的源代码,我们可以按照以下步骤进行:

  1. 打开NumPy的源代码库。NumPy的源代码可以在官方的GitHub仓库中找到。
  2. 导航到NumPy的核心代码目录。在这个目录中,你可以找到NumPy的核心功能的实现。
  3. 在核心代码目录中,查找与ndarray对象相关的代码文件。这些文件通常以"ndarray"或"array"命名。
  4. 打开相关的代码文件,并搜索包含"setitem"或"getitem"方法的类。这些方法是用于处理赋值和获取操作的。
  5. 在找到的类中,查找处理切片操作的代码段。这段代码将包含对slice对象的处理逻辑。
  6. 分析切片操作的代码段,以了解如何定位操作ndarray[sliceobject] = ndarray的源代码。

需要注意的是,NumPy的源代码库非常庞大且复杂,定位特定操作的源代码可能需要一定的时间和经验。此外,为了遵守问题要求,我们不能提及特定的云计算品牌商,因此无法提供与腾讯云相关的产品和链接。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 理解numpy中ndarray内存布局和设计哲学

    ndarray设计哲学 ndarray设计哲学在于数据存储与其解释方式分离,或者说copy和view分离,让尽可能多操作发生在解释方式上(view上),而尽量少地操作实际存储数据内存区域。...视图一般发生在: 1、numpy 切片操作返回原数据视图。 2、调用 ndarray view() 函数产生一个视图。...副本一般发生在: Python 序列切片操作,调用deepCopy()函数。 调用 ndarray copy() 函数产生一个副本。...,因考虑内存对齐,不一定为每个数据占用字节数整数倍; 上面4个信息构成了ndarrayindexing schema,即如何索引到指定位数据,以及这个数据该怎么解释。...小结 下面小结一下: ndarray设计哲学在于数据与其解释方式分离,让绝大部分多维数组操作只发生在解释方式上; ndarray数据在物理内存上连续存储,在读取时根据dtype现组装成对象输出,

    1.5K10

    Python关于Numpy操作基础

    NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。 注:以上是题外话,方便进入主题,本文重在基础操作。   一、总述:   NumPy基础,方便查阅。   ...十、ndarray常用统计方法:   十一、ndarray数组去重以及集合运算:   # -*- coding:utf-8 -*-   # author:   import numpy   '''ndarray...十六、数组元素重复操作:   # -*- coding:utf-8 -*-   # author:   import numpy   '''数组元素重复操作'''   x = numpy.array...# [[1 2 1 2][1 2 1 2]]   参考:   NumPy 官网 http://www.numpy.org/   NumPy 源代码:https://github.com/numpy/numpy...  SciPy 官网:https://www.scipy.org/   SciPy 源代码:https://github.com/scipy/scipy   Matplotlib 官网:https:/

    89800

    Numpy 简介

    NumPy包核心是ndarray对象。 它封装了python原生同数据类型n维数组,为了保证其性能优良,其中有许多操作都是代码在本地进行编译后执行。...换句话说,为了高效地使用当今科学/数学基于Python工具(大部分科学计算工具),你只知道如何使用Python原生数组类型是不够 - 还需要知道如何使用NumPy数组。...例如,对于二维数组,C代码(如前所述)会扩展为这样: NumPy为我们提供了两全其美的解决方案:当涉及到ndarray时,逐个元素操作是“默认模式”,但逐个元素操作由预编译C代码快速执行。...所有的ndarray都是同质:每个条目占用相同大小内存块,并且所有块都以完全相同方式进行解释。如何解释数组中每个项是由一个单独数据类型对象指定,其中一个对象与每个数组相关联。...转置式运算 moveaxis(a, source, destination) 将数组轴移动到新位置。 rollaxis(a, axis[, start]) 向后滚动指定轴,直到它位于给定位置。

    4.7K20

    python数据分析和可视化——一篇文章足以(未完成)

    ndarray维度被称为秩,秩就是ndarray数量,即数组维度,一维数组秩是1,二维数组秩是2,可以通过ndarray.ndim来查看。  形状。...ndarray_c形状后,结果是:", ndarray_c.shape) ndarray索引机制 ndarray对象内容可以通过索引来访问和修改,其方式基本与Python中list操作一样。...start开始到end-1处一段元素  对于多维数组 可以通过[rank1_index, rank2_index,…],获取ndarray数组中处于指定位置处某个元素。...与Series不同是,DataFrame具有两个索引,通过传递索引可以定位到具体数值。...时间序列只是index比较特殊Series,因此一般索引操作对时间序列依然有效。 时间序列只是index比较特殊Series,因此一般索引操作对时间序列依然有效。

    88810

    如何禁止小白查看网页源代码简单操作

    所谓查看源代码,就是别人服务器发送到浏览器原封不动代码。 审查元素时,你看到那些,在源代码中找不到代码,是在浏览器执行js动态生成。 通过审查元素看到就是最终html代码。...即:源代码 + 网页js渲染 。 我们查看网页源代码平时使用方式是 1、右击鼠标,点击查看网页源代码。...,那么你页面就不能查看源代码了。...真正能实现源代码屏蔽单纯.html是不可能!想看源代码也是没办法阻止。此脚本这只能防止不劳而获小白,针对计算机老鸟、大神是无法作用;并且现在很多浏览器自带有查看网页源代码功能。...想真正保护源代码,除非服务器进行安全设置、加密。

    1.7K21

    Python|Numpy常用操作

    本文来讲述一下科学计算库Numpy中一些常用操作~ 看完别忘记文末点赞呦~ 01 为什么要用Numpy Python中常用基本数据结构有很多,通常我们在进行简单数值存储时候都会使用list来进行...Numpy主要特点 具有运算快,节约空间ndarray,提供数组化算数运算和高级广播功能; 使用标准数学函数对整个数组数据进行快速运算,不需传统循环编写; 读取/写入磁盘上阵列数据和操作存储器映像文件工具...nd13 = np.random.random((10)) # 获取指定位数据 nd13[4] # 获取一段数据 nd13[4:8] # 根据步长获取数据 nd13[4:8:2] # 多维数组截取...nd14 = np.random.random((5, 5)) # 获取指定位数据 nd14[2, 4] # 获取指定区域数据 nd14[1:4, 1:4] # 根据数值截取数据 nd14[(nd14...lstsq():Ax=b最小二乘法求解 05 数据合并与展开 在实际应用中我们经常会遇到需要把数据进行合并和展开情况,接下来让我们看一下如何进行操作

    1.4K20

    NumPy 超详细教程(3):ndarray 内部机理及高级迭代

    对象内部机理 在前面的内容中,我们已经详细讲述了 ndarray 使用,在本章开始部分,我们来聊一聊 ndarray 内部机理,以便更好理解后续内容。...1、ndarray 组成 ndarray 与数组不同,它不仅仅包含数据信息,还包括其他描述信息。ndarray 内部由以下内容组成: 数据指针:一个指向实际数据指针。...就可以快速定位到任意维度任意一个元素。...(1)使用外部循环:external_loop 将一维最内层循环转移到外部循环迭代器,使得 NumPy 矢量化操作在处理更大规模数据时变得更有效率。...直观感受看下图: ? 遍历元素顺序是由 order 参数决定,而行索引(c_index)和列索引(f_index)不论如何指定,并不会影响元素返回顺序。

    1.5K20

    DJL 之 Java 玩转多维数组,就像 NumPy 一样

    项目地址:https://github.com/awslabs/djl/ 在这个文章中,我们将带你了解 NDArray,并且教你如何写与 Numpy 同样简单 Java 代码以及如何NDArray...import numpy as np 3.1 创建 NDArray ones 是一个创建全是1N维数组操作....它复刻了大部分在 NumPy 中对于 NDArray 支持 get/set 操作。只需要简单放进去一个字符串表达式,开发者在 Java 中可以轻松玩转各种数组操作。...NDArray 被应用在了对于数据进行前后处理工作中。 4.1 分词操作 在输入到 NDArray 数据前,我们需要对于输入字符串进行分词操作并编码成数字。...同时我们需要能够支持插入新 List 来创建最终数据格式。 五、NDArray 实现过程 你也许会好奇 NDArray 究竟是如何在 DJL 之中构建呢?

    1.4K30

    NumPy 入门教程 前10小节

    详情 NumPy array 和 python list ---- 4 什么是array 数组是NumPy库核心数据结构。它包含有关原始数据、如何定位元素以及如何解释元素信息。...---- 5 array更多介绍 本节介绍一维数组、二维数组、n数组、向量、矩阵 你可能偶尔会听到一个数组被称为“ndarray”,它是“N维数组”缩写。...NumPy ndarray类用于表示矩阵和向量。...详情 添加、删除和排序元素 8 数组形状和大小 本节包括ndarray.ndim、ndarray.size、ndarray.shape 详情 数组形状和大小 9 重塑array 使用array.reshape...有关Array详细信息 如何创建array 添加、删除和排序元素 数组形状和大小 重塑array 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) 以上是先完工10个小节摘要介绍,想要学习完整章节

    1.7K20

    Python必备基础:这些NumPy操作你都掌握了吗?

    本文简单介绍NumPy模块两个基本对象ndarray、ufunc,介绍ndarray对象几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。...,方便我们进行数据处理以及数据分析,那么如何生成ndarray呢?...import numpy as np np.random.seed(2018) nd11 = np.random.random([10]) #获取指定位数据,获取第4个元素 nd11[3] #截取一段数据...前面我们对ndarray做了简单介绍,本节将介绍它另一个对象ufunc。 ufunc(通用函数)是universal function缩写,它是一种能对数组每个元素进行操作函数。...07 小结 阅读完本文,你已get到如下技能: √ 如何生成NumPyndarray几种方式。 √ 如何存取元素。 √ 如何操作矩阵。 √ 如何合并或拆分数据。 √ NumPy通用函数。

    4.8K30

    【numpy简介、入门、数组创建】

    NumPy 中数组对象称为 ndarray,它提供了许多支持函数,使得利用 ndarray 非常容易。 数组在数据科学中非常常用,因为速度和资源非常重要。...数据科学:计算机科学一个分支,研究如何存储、使用和分析数据以从中获取信息 为什么 NumPy 比列表快?...NumPy 源代码位于这个 github 资料库中:资料库 github:使许多人可以在同一代码库上工作。...__version__) numpy数组创建 创建 NumPy ndarray 对象 NumPy 用于处理数组。 NumPy 中数组对象称为 ndarray。...要创建 ndarray,我们可以将列表、元组或任何类似数组对象传递给 array() 方法,然后它将被转换为 ndarray: 实例 使用元组创建 NumPy 数组: import numpy as

    12010

    动手学深度学习-数据操作

    本文链接:https://blog.csdn.net/github_39655029/article/details/89151587 作为深度学习基础,我们常会频繁对数据进行操作,以下则是介绍如何对内存中数据进行常用操作相关代码...= nd.ones((3, 4)) print(tensor1) # 通过list指定要创建NDArray中每个元素值 tensorY = nd.array([[1,3, 4, 9], [6,...3, 4, 5], [0, 8, 9, 7]]) print(tensorY) # 随机生成NDArray中每个每个元素值 tensorZ = nd.random.normal(0, 1, shape...NDArray print(newRowX == tensorY) # 求和得到只有一个元素NDArray print(tensorY.sum()) # print(nd.sum(tensorY))...NDArray按元素运算时,触发广播机制:先适当复制元素是得NDArray形状相同后再按照元素运算 """ A = nd.arange(3).reshape((3,1)) B = nd.arange(2

    55520
    领券