为什么在2-D数组的Numpy切片中使用负索引？ - 腾讯云开发者社区

机器学习中的数据被表示为数组。在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。如果你是Python的新手，在访问数据时你可能会被一些python专有的方式困惑，例如负向索引和数组切片。...在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。完成本教程后，你将知道：如何将你的列表数据转换为NumPy数组。如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...像列表和NumPy数组的结构可以被切片。这意味着该结构的一个子序列也可以被索引和检索。在机器学习中指定输入输出变量，或从测试行分割训练行时切片是最有用的。...[11] 我们也可以在切片中使用负向索引。例如，我们可以通过在-2（倒数第二项）处开始切片并且不指定'to'索引来切割列表中的最后两项;这就会一直切到维度末端。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要在本教程中，你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。具体来说，你了解到：如何将你的列表数据转换为NumPy数组。

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【NumPy学习指南】day4 多维数组的切片和索引

ndarray支持在多维数组上的切片操作。为了方便起见，我们可以用一个省略号（...）来表示遍历剩下的维度。...或者，我们也可以将其看成是电子表格中工作表（sheet）、行和列的关系。...你可能已经猜到，reshape函数的作用是改变数组的“形状”，也就是改变数组的维度，其参数为一个正整数元组，分别指定数组在每个维度上的大小。如果指定的维度和数组的元素数目不相吻合，函数将抛出异常。...，使用如下代码： >>>b[0,::-1,-1] array([11, 7, 3]) 在该数组切片中间隔地选定元素： >>>b[0,::2,-1] array([3, 11]) 如果在多维数组中执行翻转一维数组的命令...多维数组进行了切片操作。

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【NumPy 数组索引、裁切，数据类型】

NumPy 数组中的索引以 0 开头，这意味着第一个元素的索引为 0，第二个元素的索引为 1，以此类推。...要访问 3-D 数组中的元素，我们可以使用逗号分隔的整数来表示元素的维数和索引。...第三个数字代表第三维，其中包含三个值： 4 5 6 由于我们选择了 2，因此最终得到第三个值： 6 负索引使用负索引从尾开始访问数组。...5, 6, 7]) print(arr[::2]) 裁切 2-D 数组实例从第二个元素开始，对从索引 1 到索引 4（不包括）的元素进行切片： import numpy as np arr...ValueError：在 Python 中，如果传递给函数的参数的类型是非预期或错误的，则会引发 ValueError。

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Numpy 修炼之道（5）—— 索引和切片

推荐阅读时间：7min~10min 文章内容：Numpy 索引和切片上一篇：Numpy 修炼之道（4）—— 基本运算操作 Python 中原生的数组就支持使用方括号（[]）进行索引和切片操作，Numpy...单个元素索引 1-D数组的单元素索引是人们期望的。它的工作原理与其他标准Python序列一样。它是从0开始的，并且接受负索引来从数组的结尾进行索引。...x[np.array([3, 3, 1, 8])] 布尔索引数组使用（整数）索引列表时，需要提供要选择的索引列表，最后生成的结果形状与索引数组形状相同；但是在使用布尔索引时，布尔数组必须与要编制索引的数组的初始维度具有相同的形状...，在布尔数组中，结果是1-D数组，其包含索引数组中的所有元素，对应于布尔数组中的所有真实元素。...可以使用单个索引，切片，索引和布尔数组来选择数组的子集来分配。

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在毕设中学习02——numpy多维数组的切片，形态变化，维度交换

2022.5.22 文章目录构建三维数组，并按照指定维度输出生成一组随机数，摆放为指定矩阵形式 Python中range(start，stop，步长) 生成指定范围，指定步长的一组数多维数组切片—...—过滤信息多维矩阵的维度顺序变换多维矩阵的切片多维矩阵的形态变化构建三维数组，并按照指定维度输出 import numpy as np # a=np.arange(0,60,1,dtype=np.floating...，stop，步长) 为什么Python中range(10)输出的是range(0, 10)？...，在坐标轴上是反方向输出的） [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9] 生成指定范围，指定步长的一组数 a=np.arange(1,20,2) import numpy...假设 a 数组是shape为(7352, 9, 128, 1)的numpy数组方法一：如果想要数组变换形态，比如使它变成(9, 7352, 128, 1)可以使用transpose方法 b=a.transpose

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在Exce中使用带有动态数组公式的切片器

标签：切片器，动态数组，LAMBDA函数本文的示例数据如下图1所示。这是一个名为“表1”的表，由Excel自动命名。...如下图2和图3所示，使用SUBTOTAL函数统计可见行数，图2 图3 在单元格B9中的公式为： =SUBTOTAL(103,表1) 公式中，参数103告诉SUBTOTAL在统计时忽略隐藏行。...图4 图5 在单元格C3中的公式为： =SUBTOTAL(103,[@示例列表]) 创建切片选择表中的任意单元格。单击功能区“插入”选项卡“筛选器”组中的“切片器”。...在“插入切片器”对话框中选择所需要的列，如下图6所示，单击“确定”。图6 结果如下图7所示。图7 此时，单击切片器，将筛选列表数据。...将切片器连接到公式使用FILTER函数来仅返回表中的可见行，即“标志”列为1的行，如下图8所示。

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Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)

ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与Python中list的切片操作一样。...【示例】一维数组切片和索引的使用 # 创建一维数组 a = np.arange(10) print(a) # 索引访问：1.正索引访问，从0开始到当前长度减一 print('正索引为0的元素:', a[...0]) print('正索引为5的元素:', a[5]) # 负索引访问，从-1开始 print('最后一个元素:', a[-1]) # 切片操作 [star:stop:step] print(a[:...，所以一个变量的改变不会影响另一个变量如下所示：总结：我们只要记住在浅拷贝中，原始数组和新的数组共同执行同一块内存；同时在深拷贝中，新的数组是原始数据的单独的拷贝，它指向一块新的内存地址。...使用 ravel 函数将多维数组变成一维的数组 ravel()是NumPy中的一个函数，它用于将数组展平成一维数组。

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【DB笔试面试565】在Oracle中，为什么索引没有被使用?

♣ 题目部分在Oracle中，为什么索引没有被使用? ♣ 答案部分 “为什么索引没有被使用”是一个涉及面较广的问题。有多种原因会导致索引不能被使用。...还有很多其它原因会导致不能使用索引，这个问题在MOS（MOS即My Oracle Support）“文档1549181.1为何在查询中索引未被使用”中有非常详细的解释，作者已经将相关内容发布到BLOG（...下面是一些非常有用的检查项目。一、快速检查 n 表上是否存在索引？ n 索引是否应该被使用？二、索引本身的问题 n 索引的索引列是否在WHERE条件中（Predicate List）？...n 索引列是否用在连接谓词中（Join Predicates）？ n 连接顺序（Join Order）是否允许使用索引? n 索引列是否在IN或者多个OR语句中？...n 一个索引是否与其它的索引有相同的等级或者成本（Cost）？ n 索引的选择度是否不高？ n 在总体成本中，表扫描的成本是否占大部分？ n 访问空索引并不意味着比访问有值的索引高效？

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Elasticsearch--Date math在索引中的使用

在Elasticsearch，有时要通过索引日期来筛选某段时间的数据，这时就要用到ES提供的日期数学表达式　　描述：　　特别在日志数据中，只是查询一段时间内的日志数据，这时就可以使用日期数学表达式...，这样可以限制检索的索引数量，减少集群的负载，提高系统性能。　　...几乎所有的API都支持日期索引中的数学参数值。　　...　　date_math_expr:动态的日期表达式　　date_format:格式化，默认是YYYY.MM.dd 　　time_zone:时区，默认是UTC 需要注意的是，在使用时要把索引以及日期表达式的部分放在...,支持日期索引中数学参数值。

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【NumPy 数组连接、拆分、搜索、排序】

python之numpy学习 NumPy 数组连接连接 NumPy 数组连接意味着将两个或多个数组的内容放在单个数组中。...在 SQL 中，我们基于键来连接表，而在 NumPy 中，我们按轴连接数组。我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 函数的数组。如果未显式传递轴，则将其视为 0。...使用 array_split() 方法，传入要分割的数组和想要分割的数目。实例把这个 2-D 拆分为三个 2-D 数组。...让我们看另一个例子，这次 2-D 数组中的每个元素包含 3 个元素。实例把这个 2-D 拆分为三个 2-D 数组。...) 类似的替代方法 NumPy 数组搜索搜索数组您可以在数组中搜索（检索）某个值，然后返回获得匹配的索引。

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python全栈开发《46.索引与切片之列表：通过pop删除索引、del删除索引、索引在元组中的特殊性》

1.pop的功能通过索引删除并获取到这个索引对应的元素。 2.pop的用法 index：是你希望删除元素的索引。 pop函数会删除列表中这个索引对应的值，并且把这个被删除的值返回回来。...如果index不存在于列表中，就会报错。...python_list/bin/python /Users/llq/PycharmProjects/pythonlearn/python_list/1.py ['dewei'] 进程已结束，退出代码为 0 4.索引切片在元组中的特殊性...1）元组可以和列表一样获取索引与切片索引。...4, 3, 2, 1] 列表的反向获取： [8, 9] 步长获取切片： [1, 3, 5, 7] 切片生成空列表： [] [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 'code', 5, 6, 7,

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数组-在Shell脚本中的基本使用介绍

Shell脚本在运维工作中是极其重要的，而数组在shell脚本里的运用无论是在循环或运算方面都是非常实用的一个环节。...下面是对shell脚本中数组方面一些操作在此进行记录，希望能帮助到有兴趣的朋友~ 1.数组定义 [root@bastion-IDC ~]# a=(1 2 3 4 5 6 7 8) [root@bastion-IDC...[下标] 可以清除相应的元素，不带下标，清除整个数据。...3.特殊使用 1）分片: [root@bastion-IDC ~]# a=(1 2 3 4 5 6 7 8) [root@bastion-IDC ~]# echo ${a[@]:0:3} 1 2 3 [...[@或*]:起始位置:长度} 切片原先数组，返回是字符串，中间用“空格”分开，因此如果加上”()”，将得到切片数组，上面例子：c 就是一个新数据。

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如何在 Python 中将作为列的一维数组转换为二维数组？

特别是，在处理表格数据或执行需要二维结构的操作时，将 1−D 数组转换为 2−D 数组的能力是一项基本技能。在本文中，我们将探讨使用 Python 将 1−D 数组转换为 2−D 数组的列的过程。...了解 1−D 和 2−D 数组： 1−D 数组一维数组，也称为一维数组或向量，表示排列在单行或单列中的元素集合。数组中的每个元素都使用索引访问，索引指示其在数组中的位置。...使用 Numpy Column_stack 请考虑下面显示的代码。...NumPy 库中的 np.column_stack（）函数将 1−D 数组 array1 和 array2 作为列转换为 2−D 数组。...总之，这本综合指南为您提供了在 Python 中将 1−D 数组转换为 2-D 数组列的各种技术的深刻理解。

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NumPy 1.26 中文官方指南（二）

虽然 Python 列表可以在单个列表内包含不同的数据类型，但 NumPy 数组中的所有元素应该是同类元素。如果数组不同类的话，那么这些数组上执行的数学运算将非常低效。为什么要使用 NumPy？...在 Fortran 中，移动二维数组元素时，第一个索引是变化最快的索引。当第一个索引改变时，矩阵按列存储在内存中一列一列地变化。这就是为什么 Fortran 被认为是一种基于列的语言。...索引和切片你可以使用与 Python 列表切片相同的方式对 NumPy 数组进行索引和切片。...为此，您需要对数组进行子集、切片和/或索引。如果你想要选择符合特定条件的数组中的值，使用 NumPy 是很直接的。...你可以使用view方法创建一个查看原始数组相同数据的新数组对象（浅复制）。视图是 NumPy 中的重要概念！在可能的情况下，NumPy 函数以及诸如索引和切片之类的操作都会返回视图。

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OpenCV基础 | 3.numpy在图像处理中的基本使用

作者：小郭学数据源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学基础入门今天写的是numpy在图像处理中的基本使用 1.获取图片高宽通道及图像反转 # 获取图片高宽通道及图像反转...函数执行前后滴答数之差与滴答频率之比为前后时间差 print("time: %s ms" % (time * 1000)) 默认输出时间为秒(s) 输出： time: 2870.7665066666664 ms 笔者使用的是...i5处理器调用opencv的API实现图像反转 #调用opencv的API实现图像反转 def inverse(image): dst = cv.bitwise_not(image) # 按位取反...，白变黑，黑变白 cv.imshow("inverse_demo", dst) 所用时间 time: 100.06570666666667 ms 能调用API的尽量使用API接口，提升效率...190的输出是十进制12222转换为二进制数后，取低位的8位，然后将其再转为十进制数得到的结语以上内容仅是自我学习时记录的笔记，欢迎大家批评指正，一起学习进步。

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【NumPy 数组副本 vs 视图、NumPy 数组形状、重塑、迭代】

每个索引处的整数表明相应维度拥有的元素数量。上例中的索引 4，我们的值为 4，因此可以说第 5 个 ( 4 + 1 th) 维度有 4 个元素。 NumPy 数组重塑重塑意味着更改数组的形状。...未知的维您可以使用一个“未知”维度。这意味着您不必在 reshape 方法中为维度之一指定确切的数字。传递 -1 作为值，NumPy 将为您计算该数字。...这些功能属于 numpy 的中级至高级部分。 NumPy数组迭代迭代意味着逐一遍历元素。当我们在 numpy 中处理多维数组时，可以使用 python 的基本 for 循环来完成此操作。...y in x: print(y) 迭代 3-D 数组在 3-D 数组中，它将遍历所有 2-D 数组。...有时，我们在迭代时需要元素的相应索引，对于这些用例，可以使用 ndenumerate() 方法。

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【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

python之Numpy学习 NumPy 数组过滤从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。如果索引处的值为 True，则该元素包含在过滤后的数组中；如果索引处的值为 False，则该元素将从过滤后的数组中排除。...我们不需要真正的随机数，除非它与安全性（例如加密密钥）有关或应用的基础是随机性（例如数字轮盘赌轮）。在本教程中，我们将使用伪随机数。...实例生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...ufuncs 指的是“通用函数”（Universal Functions），它们是对 ndarray 对象进行操作的 NumPy 函数。为什么要使用 ufuncs？

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numpy基本知识_NumPy-基本知识！

我们使用负索引从数组末尾开始索引。 ...负索引可能会使您感到困惑。因此，我在下面有一个直观的表述来给出清晰的想法。负索引时要注意的另一点是它从1开始而不是0。 ...在多维数组中，您使用逗号分隔的索引访问项目。 ...数组切片与列表切片不同的一种方式是，数组切片返回原始数组的视图，与列表中返回副本的列表不同。因此，切片后的子数组中的任何修改也会反映在原始数组中。 ...通过使用np.concatenate，np.vstack，np.hstack，np.dstack在NumPy中连接或连接数组。不必担心复杂的名称“堆栈”，这里的操作非常简单。

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numpy.clip使数组中的值保持在一定区间内

numpy.clip使数组中的值保持在一定区间内np.clip()给定一个区间范围，区间范围外的值将被截断到区间的边界上。...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。...np.array([10, 7, 4, 3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0])print(np.clip(array,2,6))#输出：[6 6 4 3 2 2 5 6 2 4 6 2]小于2的元素变为...2，大于6的元素变为6，一行代码的简洁和高效远超这种写法：array[array6]=6

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numpy中的索引技巧详解

numpy中数组的索引非常灵活且强大，基本的操作技巧有以下几种 1....切片索引切片索引通过切片的方式来提取子集，适用于数组内连续元素的提取，用法如下 >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # 一维数组用法和...花式索引花式索引，本质是根据下标的集合，即索引数组来提取子集，与切片的区别在于，花式索引可以提取非连续的元素，用法如下 >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0,...[0, 1, 2]]) # 一轴为索引数组，另一轴为下标索引 >>> a[[0,2],1] array([1, 7]) # 两个轴同时为索引数组，需要使用ix_函数 # 第一个数组中的元素为行对应的下标...，会统一返回一维数组，这和切片不同，因为切片只是在原来的数组上生成新视图，而花式索引总是生成一个新的数组。

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