腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
2
回答
使用
整数
数组
中
的
列
相关
结束
索引
的
numpy
切片
、
、
、
如果我有一个
数组
并应用求和 arr = np.array([[1.,1.,2.],[2.,3.,4.],[4.,5.,6]]) np.sum(arr,axis=1) 我得到了三行(4.,9.,15)
的
总和我
的
复杂之处在于,arr包含
的
数据在某个
列
索引
之后可能是错误
的
。我有一个
整数
数组
,它告诉我每行有多少个“好”值,我想对这些好值求和/求平均值。np.sum(arr[:,0:ngoodcols],axis=1) # not
浏览 9
提问于2019-03-07
得票数 3
回答已采纳
2
回答
在
NumPy
中
使用
字符串进行
数组
切片
、
、
如何
使用
字符串获取
NumPy
数组
的
相关
部分?np.random.random([120,120,120])data[ 1:10,20:30]我得到了一个错误: IndexError:只有
整数
、
切片
(:)、省略号(...)、
numpy
.newaxis (None)和
整数
或布尔
数组
才是有效<em
浏览 3
提问于2019-07-26
得票数 0
1
回答
迭代
使用
for循环
的
列
列表
、
、
、
我
使用
for循环来迭代
列
。我
使用
切片
来选择
列
。这是完美的工作。但是,当我提供要迭代
的
列
(Cols)列表时,会出现错误。 我也尝试过用一个
整数
列表,但是失败了。
浏览 0
提问于2019-04-17
得票数 2
2
回答
哪个
numpy
索引
是复制
的
,哪个是视图?
、
、
问题问:基本
切片
它只
使用
,并且只返回
浏览 1
提问于2020-12-23
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Numpy
数组
索引
语法
、
我正在学习
numpy
,对
数组
索引
中
使用
的
语法感到困惑。例如:这意味着元素在第3行和第4
列
的
交集处。使我困惑
的
是,用方括号内
的
逗号分隔不同
的
索引
(就像函数参数
中
的
)。
使用
python列表这样做是无效
的
:l[1, 1] 追溯(最近一次调用):TypeError: l
浏览 3
提问于2021-05-27
得票数 0
1
回答
怎么才能把一片蓬松
的
东西弄平?
、
我正在实现
numpy
的
ndarray子类,我需要修改__getitem__从
数组
的
扁平表示
中
获取项。问题是,__getitem__既可以用
整数
索引
调用,也可以用多维
切片
调用。是否有人知道如何将多维
切片
转换为扁平
数组
上
的
索引
列表(或单维
切片
)?
浏览 1
提问于2013-03-28
得票数 2
1
回答
创建图形时未知
的
IndexError
、
、
在
使用
PCA和k- means聚类之后,我尝试
使用
以下代码输出聚类图:scaler = StandardScaler()kmeans.fit(Mergory)centroids = kmeans.cluster_centers_ 然后,我尝试
使用
我在网上找到
的
以下代码在图形
中
获得输出plt.scatter(*centr
浏览 0
提问于2020-01-03
得票数 0
1
回答
在python list上执行批量算术操作
、
、
我有一个
整数
列表,我想在列表
切片
(子
数组
)
的
每个元素上或在某些
索引
上执行加法、乘法、底除等操作。范围(开始、
结束
、跳转))。列表
切片
的
每个元素相加或相乘
的
数量是恒定
的
(比如'k')。2 # here 2 is the constant 'k' >>> [23, 44, 32, 78, 43, 11, 16, 44,
浏览 11
提问于2017-08-02
得票数 3
2
回答
numpy
索引
的
差异
、
、
为什么这种
索引
会产生不同
的
数组
?import
numpy
as np print(x[0,:,2:])第一个输出是 [[ 2 6 10] [ 6 7] [10 11]] 在第二种情况下,2:表示从第二个值到最后一个值,该dim
的
最后一
列
是第三
列
,这意味着它采用第二和第三维,因此这
浏览 20
提问于2019-01-28
得票数 0
回答已采纳
3
回答
平均超过2d
的
变片
numpy
阵列
、
、
、
我需要计算二维
numpy
数组
中
每
列
切片
变化
的
平均值。例如,我有一个
数组
每
列
的
结束
索引
定义为然后,第一
列
的
平均值将是有什么合适
的
浏览 5
提问于2016-06-14
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Matlab结构
数组
到python
、
我仔细研究了一下,试图找出一种在python
中
创建类似matlab
的
struct
数组
的
方法。我在网上看到了一些问题,要么答案似乎没有帮助,要么我可能只是曲解了它们,因为它们与我有关。所以,我们继续。= '-'; repmat基本上会创建一个名为channel
的
结构
数组
PRNindexes(ii)); channel(ii).codeP
浏览 3
提问于2013-02-17
得票数 4
回答已采纳
1
回答
用
numpy
对python
中
的
二维
数组
进行
切片
时,数目相同但形状不同
、
、
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?
浏览 3
提问于2014-09-07
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么
使用
布尔
数组
扁平化结果进行
索引
?
、
也就是说,为什么结果在
索引
后是扁平化
的
?
浏览 4
提问于2021-04-17
得票数 0
2
回答
NumPy
中
的
Concaten化视图
、
、
、
、
通过
切片
/
索引
对
数组
进行
索引
会创建一个轻量级
的
视图(不复制数据),并允许分配给原始
数组
的
元素。也就是说。这样,我将获得连接视图
的
所有
索引
,并可以
使用
这些
索引
创建一个组合视图。但这不是我想要
的
。我希望
NumPy
保留
切片
表示
的
概念,因为所有的
切片
都可能很长,并且将这些
切片
转换为
索
浏览 5
提问于2020-09-29
得票数 3
回答已采纳
1
回答
对
numpy
数组
的
最后两
列
进行
切片
、
、
如何对
numpy
数组
的
最后两
列
进行
切片
?例如:A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])和我想要获取B作为A
的
最后两
列
,A是[[2, 3], [5, 6]] 我知道我可以从
数组
的
开头对它进行
索引
,比如B = A[但我正在寻找一种通用
的
形式来
切片
A,在我
的
例子
中
,当A
的
列
数发生变化时
浏览 12
提问于2019-11-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
三维
numpy
阵列三维子阵
的
快速合成
切片
、
、
、
我有一个三维
的
numpy
数组
x。我想在轴0上取每个
切片
的
一个子集(每个子集都是相同
的
形状,但每个
切片
的
开始和
结束
索引
可能不同),并将它们组合成一个单独
的
3D
numpy
数组
。我可以用starts = [0, 2, 1] ends =
浏览 0
提问于2018-09-30
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在
numpy
数组
中
建立
索引
、
、
我正在尝试各种方法来分割一个模糊
的
数组
。我认为这两个print语句将产生相同
的
输出。但事实并非如此。有人能给我解释一下原因吗?import
numpy
as npprint(two_dim_array
浏览 0
提问于2021-02-27
得票数 0
1
回答
切片
时,`list.__getslice__`和`list__setslice__`会发生什么?
、
我试图对list内部结构进行子类化,但是我
的
新列表表现得很奇怪,我相信__setslice__ & __getslice__应该受到责备。我对list所做
的
更改并不是侵入性
的
,而且实际上是幕后
的
;因此对于用户来说,它
的
行为应该与常规
的
list完全一样。class IHateCoding(list):
浏览 4
提问于2014-06-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Numpy
和如何将2d
数组
的
元素相加?
、
、
假设我有一个
numpy
2D
数组
:array([[-0.00880717, 0.02522217, -0.01014062],现在,
使用
数组
切片
,我可以从
索引
1
的
列
开始,快速获取所有行
中
的
所有项,并将它们加起来:0.086416
浏览 5
提问于2021-05-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
尝试
使用
DiscreteUniform作为
numpy
索引
我正在尝试
使用
pymc3.DiscreteUniform作为
numpy
1D
数组
的
索引
pred[iwvl] += amatch['intensitySum'][d0] 我得到以下错误消息: IndexError:只有
整数
、
切片
(:)、省略号(...)、
n
浏览 1
提问于2019-10-25
得票数 0
点击加载更多
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
收藏 Numpy详细教程
如何为机器学习索引,切片,调整 NumPy 数组
Pandas:Series和DataFrame数据选择方法
科学计算工具-Numpy初探
NumPy基础:多维数组
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券