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在我的应用程序中，A和jj以扁平化的一维numpy数组的形式给出。jj没有严格的规则模式。我们可以使用以下命令来处理A的切片jj： A = np.arange(10)A[jj] 这就是所谓的“花式切片”，并被告知要很慢。
浏览 14提问于2019-01-25得票数 0
我有一个大小为None的张量T，我想沿着第二维对它进行切片，得到一个大小为None的张量。在numpy中，这应该是T:，DIMENSION，有没有使用tensorflow命令的快速方法？
浏览 10提问于2019-03-15得票数 0
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我有一个类似于np.arange(100000)的东西，并且我需要多次检索两个索引之间的数据。目前我正在运行这个程序，运行速度很慢# This array usually contains thousands of slices [1, 4], [100,110],])
np.take(data, [i for iin, iout in
浏览 2提问于2015-02-10得票数 1
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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：0.08641680780899146>>> 0.02522217+0.
浏览 5提问于2021-05-01得票数 0
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下面生成一个C连续的numpy数组：现在，如果我对它进行切片，结果可能不再相同。我只需要每个bn一次，并且希望避免这样做我也不想重写我的代码有没有比复制更快、更便宜的方式获得背景：impor
浏览 2提问于2015-04-29得票数 20
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我用numpy做线性代数。我想做快速子集索引的，dot和其他线性操作。现在，我正在使用cython通过cblas库编写一个快速的列索引点产品。但是对于更复杂的运算(伪逆，或子索引最小二乘解)，我不能达到良好的加速。
浏览 1提问于2015-01-22得票数 2
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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]但是，是否有任何方法可以在一个
浏览 0提问于2018-09-30得票数 2
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如何使用pandas时间戳对numpy数组进行切片？dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=18)如何使用beginDate和endDate对narray_dates进行切片，它们都是pandas.Timestamp，可以没有narray_dates？或者有没有类似的方法来解决这个问题而不需要numpy数组？
浏览 2提问于2017-05-25得票数 0
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# load datafor idx in range(M):
i=f1(idx) # f1, f2, and f3 are functions involving / and转换为复杂需要33%的时间，而复制这些切片M片则占其余6
浏览 3提问于2011-03-24得票数 2
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这是一个非常简单的问题，但我在任何地方都找不到它的文档。我想将list的ith元素更改为片(“文字冒号”，如[:]中的)。有办法这样做吗？indexlist = [0] * dim这会抛出一个语法错误，但我认为它说明了我想要做的事情。
浏览 3提问于2015-02-12得票数 3
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这是个非常快速的问题。我想切片一个数组(numpy数组)，并将它保存到另一个数组中(在另一个numpy数组中定义它)。我使用了以下代码，这是错误的。如果你能帮我改正我的密码我会很高兴的。下面，aa是我想要定义的一个新的numpy一维数组。cc是一个numpy二维数组.提前感谢您的支持。
浏览 0提问于2018-10-23得票数 2
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所以我想把它矢量化，像这样 df['A1'] = df['A'][:,0] 使用熊猫，或者使用numpy或其他任何东西。
浏览 17提问于2021-09-28得票数 0
我有以下代码：>>> tmp = s[0]>>> s我正在重复执行这种“先移除”的操作，并试图确定它如何影响性能。
浏览 5提问于2020-12-27得票数 2
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arr = np.array([Myclass(np.random.random(100)) for _ in range(10000)])
在这条语句中，有没有办法通过直接创建一个对象的numpy数组来节省时间使用(对象的)数组的要点是利用numpy数组在对象数组(和其他东西；在其上获取切片的数组由一个Myclass对象和其他标量字段组成)的切片上的快速计算(例如，列和)。除了使用np.array (如上所述)之外，在这种情况下还有没有其他节省时间的策略？谢谢。
浏览 2提问于2019-09-29得票数 1
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我将numpy切片作为输入，希望知道numpy将其转换为什么。例如，如果用户输入字符串是user_input = '[1:10, 2:20:2]'，并且我有一个数组arr，那么我可以使用eval('arr' + user_input)从数组中获得结果切片。但我要找的是更接近于slice(1,10,1), slice(2,20,2)的东西，或者是numpy在进行实际索引之前转换成的东西。
在任何情况下都可以访问它吗？如何获得
浏览 1提问于2018-01-29得票数 1
我已经开发了一个模型，它使用了几个大的三维数据集(1e7，10，1e5)，并在这些数据集的切片上进行数百万次读取(和数千次写入)调用。到目前为止，我找到的进行这些调用的最好工具是numpy.memmap，它允许将最少的数据保存在内存中，并允许干净的索引和非常快速的直接在硬盘上调用数据。numpy.memmmap的缺点似乎是性能参差不齐--读取数组片段的时间在两次调用之间可能会有两个数量级的差异。此外，我使用Dask来并行化脚本中的许多模型函数。Dask
浏览 29提问于2020-10-14得票数 0
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假设我们有一个n=3维Numpy数组arr，它可以像这样切片：arr[:2,:,:6]。什么等同于通过切片对象进行这样的切片？明确地定义： slice_obj = slice(?)# From my understanding, slice is for 1D slicing - Might be a more complicated object 所以： numpy.array_equal
浏览 20提问于2020-01-31得票数 0
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我有一个numpy一维数组c，它应该填充a + b的内容。我首先在使用a + b的设备上执行PyOpenCL。
如果我想测试numpy数组temp中的所有标量器是否等于numpy数组c中的每个值，该怎么办？
浏览 5提问于2011-08-18得票数 22
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假设我有一个类似myArray.shape == (100, 80, 2)的东西
我想这样做：numpy.apply_along_axis(function, 0, myArray)，function在myArray的axis=2轴上使用两个项，但我知道numpy.apply_along_axis只适用于一维切片。我的问题是:是否有一种不需要使用循环就可以对2D片执行函数的通用方法，还是取决于我如何定义function？如果是这样的话，最有效的方法是什么？是否可以使用numpy<
浏览 0提问于2018-03-25得票数 4
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