开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何解释这种NumPy索引: a[2::2，::2]？

NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数。在NumPy中，可以使用索引来访问和操作数组的元素。对于给定的NumPy索引a[2::2，::2]，可以解释如下：

a：表示要进行索引操作的数组。
[2::2]：表示对数组的第一个维度进行索引操作，从索引2开始，每隔2个元素取一个。即从索引2、4、6、8...的位置开始取元素。
[::2]：表示对数组的第二个维度进行索引操作，从索引0开始，每隔2个元素取一个。即从索引0、2、4、6...的位置开始取元素。

综合起来，a[2::2，::2]表示对数组a进行索引操作，从第一个维度的索引2开始，每隔2个元素取一个，同时从第二个维度的索引0开始，每隔2个元素取一个。

这种索引操作可以用于对多维数组进行切片和筛选，可以方便地选择数组中的特定元素或子数组。在实际应用中，这种索引操作可以用于数据的采样、降维、特征提取等场景。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版：提供高性能、可扩展的MySQL数据库服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云对象存储（COS）：提供安全可靠的云端存储服务，适用于图片、音视频、文档等各种类型的数据存储。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能算法和模型，支持图像识别、语音识别、自然语言处理等应用。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网平台（IoT Hub）：提供全面的物联网解决方案，支持设备接入、数据管理、消息通信等功能。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云移动应用开发平台（MPS）：提供移动应用开发的一站式解决方案，包括移动后端服务、推送服务、数据分析等功能。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/mps

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Numpy使用2

上一个博客写到了numpy的特性，如何安装以及功能初探。这一篇就讲讲numpy的常用功能以及与其它python库的结合使用。...= [[1,2,3], [4,5,6]] In [17]: array_n_numpy = np.array(test_n_list) In [18]: array_n_numpy Out[18]...: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) In [19]: （2）读图创建假设现在目录下有个test.jpg图片，可以读图进行初始化 ?...可以在创建矩阵的时候指定数据类型，像上面的例子那样，也可以之后进行转换 In [28]: array_n_numpy Out[28]: array([[1, 2, 3], [4, 5,...7, 8, 9]]) In [43]: test_reshape.shape Out[43]: (2, 5) # 现在的shape是（2,5）到此numpy基本的信息已经介绍了，下篇继续写numpy

6815 0

Numpy入门2

.Numpy中的对象；8.什么是ndarray；9.获取对象的维度和类型；10.创建ndarray对象； 11.Numpy数据类型；12.自定义数据类；13.ndarray索引访问；14.ndarray...import numpy as np a = np.zeros((2, 2)) b = np.ones((2,2)) c = np.full((2,2),6) d = np.eye(2) print(...void：v import numpy as np matrix1 = np.arange(10,dtype='f') matrix2 = np.arange(10,dtype='d') print(...image_1cjahs3gd1hce1plp7748k0mgim.png-33.2kB 13.ndarray索引访问下面代码的最后一行matrix[2,2]和matrix2效果相同 import numpy...image_1cjao9gjse2e6r7mg34ka69u13.png-4.2kB 2.创建一个行值是0到4的5*5矩阵 import numpy as np m = np.arange(25).reshape

6993 0

Numpy入门笔记2

3, 4]) # 不建议用下面的方式访问 # x[0][-1] # x[0][1] #推荐使用这种方法 x[1,1] # 6 切片操作 x=np.arange(15) # array([ 0,...会自动切换行、列向量使得计算可以进行 # 此处将v转化成2x1矩阵求逆矩阵等相关操作 # 求A的逆矩阵，linalg是numpy下的一个线性代数包 np.linalg.inv(A) #array([[...np.median(X) # 7.5 # 平均数 np.mean(X) # 7.5 # 方差 np.var(X) # 21.25 # 标准差 np.std(X) # 4.6097722286464435 索引...索引计算 x = np.random.random(10) #array([0.71822171, 0.70576053, 0.1875924 , 0.72647485, 0.42046641, #...0.84011022, 0.03290934]) np.min(x) # 0.03290934121121092 np.argmin(x) # 9 x[9] # 0.03290934121121092 排序和使用索引

1913 0

2-Numpy 初学

NumPy python list和Numpy的list In [10]: L3 = [True, "2", 3.0, 4] In [11]: [type(item) for item in L3] Out...[11]: [bool, str, float, int] python这种灵活性是要付出一定的代价：要允许这些灵活的类型，列表中的每个项目都必须包含自己的类型信息，引用计数和其他信息-也就是说，每个项目都是一个完整的...固定类型的NumPy样式的数组缺乏这种灵活性，但是在存储和处理数据方面效率更高。 Python提供了几种不同的选项来将数据存储在高效的固定类型数据缓冲区中。...[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6]]) 特别是对于较大的数组，使用内置在NumPy中使用常规从头开始创建数组会更有效率。......: np.eye(2, dtype=int) Out[35]: array([[1, 0], [0, 1]]) NumPy 的标准类型 NumPy数组包含单个类型的值。

4582 0

Python: numpy总结(2)

__repr__() print str(9.99) 结果： 3 3 9.99 9.99 上面的示例中tuple是一个元组，访问元素的时候，可以通过[index]这种方式访问。...= argsort(ary) for id in sortindex: print '索引：',id for i in ary: `print...i 结果： **************数组排序问题**************** 索引： 0 索引： 2 索引： 1 索引： 3 0.1 0.6 0.5 0.7 argsort函数返回数组按照从小到大排序的位置的索引...sortindex = argsort(-ary) for id in sortindex: print ‘索引：’,id for i in sortindex: print ary[i] 输出结果...：索引： 1 索引： 2 索引： 0 0.7 0.6 0.5 0.1 18、 [:,:]矩阵元素切片 #矩阵元素的获取 ll = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]#获取第二行第

6865 0

100个Numpy练习【2】

给定一个一维数组把它索引从3到8的元素进行取反 (★☆☆) (提示: >, <=) Z = np.arange(11) Z[(3 <= Z) & (Z < 8)] *= -1 print (Z) 26....如何从零位开始舍入浮点数组？...如何找出两个数组公共的元素?...如何忽略numpy的警告信息（不推荐）?...如何计算 ((A+B)*(-A/2)) (不使用中间变量)?

1.3K10 0

Python学习之numpy——2

二、Numpy 数组的基本操作上一个章节，我们了解了如何利用 numpy 创建各式各样的 ndarray。本章节，我们将利用学会针对 ndarray 的各种花式操作技巧。...这里代表沿着横轴，将第 3 列(索引 2)删除。...np.delete(a, 2, 0) 2.12 数组插入 insert(arr，obj，values，axis)：依据索引在特定轴之前插入值。...它其实相当于只能在末尾插入的 insert，所以少了一个指定索引的参数。...首先，我们需要了解如何使用 numpy 也就是生成一些满足基本需求的随机数据。

1.7K5 0

100个Numpy练习【2】

给定一个一维数组把它索引从3到8的元素进行取反 (★☆☆) (提示: >, <=) Z = np.arange(11) Z[(3 <= Z) & (Z < 8)] *= -1 print (Z) 26....如何从零位开始舍入浮点数组？...如何找出两个数组公共的元素?...如何忽略numpy的警告信息（不推荐）?...如何计算 ((A+B)*(-A/2)) (不使用中间变量)?

9879 0

junpter notebook_numpy_2

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ### 两个图片的列合并 In [12]: o=plt.imread('onr.jpg') plt.imshow...plt.imread('mj.jpg') plt.imshow(m) m.shape Out[28]: (480, 640, 3) In [37]: plt.imshow(m[100:130,300:350][::2,...::2]) mm = m.copy() plt.imshow(mm) Out[37]: plt.imshow....shape Out[162]: (30, 50, 3) In [163]: oo = o[200:290,120:220][::3,::2] oo.shape Out[163]: (30, 50, 3...) In [168]: v[100:130,300:350]=o[200:290,120:220][::3,::2] # mm = oo In [169]: plt.imshow(v) Out[169]

2444 0

索引系列：2dsphere索引

No 2 版本变更 2dsphere索引版本版本 3 MongoDB 3.2 引入了 2dsphere索引的版本3。...对于包含2dsphere索引键以及其他类型键的复合索引，该索引是否引用文档只取决于2dsphere索引字段。 MongoDB的早期版本仅支持2dsphere (Version 1)索引。...这使得geoNear在具有多个2dsphere索引或多个2d索引的文档中也能被使用：如果您的集合具有多个2dsphere索引或多个2d索引，则必须使用key选项来指定使用哪个索引字段路径。...如果未指定key，您将无法使用多个2dsphere索引或多个2d索引。因为没有指定key时，在多个2d索引或2dsphere索引中选择索引将变得无法明确。敲黑板！！！...如果您不指定key，您将最多只能拥有一个2dsphere索引或一个2dsphere索引，MongoDB首先寻找2d索引。如果不存在2d索引，则MongoDB会寻找2dsphere索引。

3K1 0

Python库介绍2 初识numpy

【numpy安装】pip install numpy安装完成以后，使用如下命令可查看numpy是否已安装成功pip show numpy显示如下信息表明numpy成功安装【创建一维数组】创建一个空文件夹...，在其中启动jupyter notebook新建一个python 3文件在代码框中键入如下代码：import numpy as npa=np.array([1,2,3])print(a)这里import...numpy as np一个惯用写法，表示导入numpy库并给它设定别名为npnp.array()调用了numpy库的array函数，它将根据参数的形式生成一个相应的数组最后我们从打印结果中可以看出这是一个...1,2,3])print(a.dtype)可以看到，返回的数据类型是int32再比如：import numpy as npa=np.array([1.,2.,3.])print(a.dtype)注意：这里的每个数字后面都加上了一个小数点这时返回的数据类型就是...float64(64位浮点数类型)【类型转换】numpy.astype 是 NumPy 中的一个方法，用于更改数组的数据类型例如:import numpy as npa=np.array([1, 2,

1531 0

(2)Python索引和切片

7652 0

维护索引（2）——填充因子

前言：在第九章中，已经介绍了如何使用索引，当一个索引创建时，以B-Tree格式存放数据，拥有根节点、中间节点、叶子节点。...比如有一个聚集索引在SSN上，当插入一个新的SSN数时。...SQLServer会尝试把数据插入到合适的数据页，假设SSN从2开始，此时在最后的数据页中找到这个页面是以SSN开始的，SQLServer将会仅仅在这个页中插入新行。...准备工作：在学习索引的填充因子如何设置钱，有必要找出当前的填充因子值，以便决定当前的填充因子是否适用和应该使用什么新的值来代替，这些需要根据实际环境而定。..., type_desc , fill_factor FROM sys.indexes WHERE type_desc 'HEAP' 2、

7716 0

【MySQL（2）| MySQL索引机制】

哈希索引的应用场景根据本人的理解，这种直接通过哈希索引的存储引擎，因为索引自身只需要存储对应的哈希值，所以索引的结构十分紧凑，这会让哈希索引查找的速度非常快哈希索引的一些限制哈希索引只包含哈希值和行指针...哈希索引数据并不是按照索引列的值顺序存储的，所以也就无法用于排序哈希索引也不支持部分索引列匹配查找，因为哈希索引始终是使用索引的全部列值内容来计算哈希值的。...B-Tree索引 B-Tree索引使用B-Tree树数据结构存储数据，大多数MySQL引擎都支持这种索引（Archive引擎是个例外） ?...(1)由于是m分叉的，高度能够大大降低； (2)每个节点可以存储j个记录，如果将节点大小设置为页大小，例如4K，能够充分的利用预读的特性，极大减少磁盘IO；注意：高度降低的原因在于：在利用了局部性原理前提下...，我们把一个节点的大小设为一页，一页4K，假设一个KEY有8byte，一个节点可以存储500个KEY，即j=500 m叉树，大概m/2<= j <=m，即可以差不多是1000叉树一层树：1个节点，1*

1.1K2 0

struts2标签具体解释

大家好，又见面了，我是全栈君要在jsp中使用Struts2的标志，先要指明标志的引入。... <s:optiontransferselect label=“最喜爱的图书“ name=“javaBook” list=“{‘《Java Web开发具体解释...》‘, ‘《Struts 2深入具体解释》‘, ‘《Java高速入门》‘}” doubleName=“cBook” doubleList=“{‘《VC++深入具体解释》‘, ‘《C++...》‘, ‘《Struts 2深入具体解释》‘, ‘《Java高速入门》‘}” headerKey=“-1” headerValue=“— 请选择 —“ emptyOption=“...true” doubleName=“book2” doubleList=“{‘《VC++深入具体解释》‘, ‘《C++ Primer》‘, ‘《C++程序设计语言》‘}” doubleHeaderKey

1.3K2 0

bash中 2>&1 & 的解释

三、输出到一个终端默认输入只有一个（0，STDIN_FILENO），而默认输出有两个（标准输出1 STDOUT_FILENO，标准错误2 STDERR_FILENO）。...因此默认情况下，shell输出的错误信息会被输出到2，而普通输出信息会输出到1。但是某些情况下，我们希望在一个终端下看到所有的信息（包括标准输出信息和错误信息），要怎么办呢？...非常直观的想法就是2>1。...即1在此处不被解释为STDOUT_FILENO，而是文件1。五、结论到了此时，你应该也能猜到2>&1的用意了。不错，2>&1就是用来将标准错误2重定向到标准输出1中的。...此处1前面的&就是为了让bash将1解释成标准输出而不是文件1。至于最后一个&，则是让bash在后台执行。

8122 0

Angular2 项目结构解释

我们用 Angular CLI 生成的项目结构如下图所示：项目结构 src/app/my-grid-application -这是我们创建一个组件生成的目录...

6083 0

struts2 标签全面解释

A： <s:a xhref=""></s:a>-----超链接，类似于html里的 <s:action name=""></s:action>--...

1.2K9 0

numpy科学计算包的使用2

无法应用于高维数组解决方法：where # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import numpy.random as np_random ''...' 关于zip函数的一点解释，zip可以接受任意多参数，然后重新组合成1个tuple列表。...统计函数 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import numpy.random as np_random print('求和，求平均') arr...6]) print(np.in1d(values, [2, 3, 6])) 数组文件的输入输出将数组以二进制格式保存到磁盘存取文本文件 import numpy as np print('数组文件读写...Paste_Image.png import numpy as np import numpy.random as np_random from numpy.linalg import inv, qr

1.7K12 0

Numpy库的简单用法（2）

1、numpy中的逐元素数组函数 numpy中的数组函数有很多，通过使用函数可以大大减少使用for、if等语句，常见的一元通用函数和二元通用函数如下表：一元常用通用函数速查表函数名描述 abs、...、log10、log2、log1p 分别对应以e为底、10为底、2为底、log(1+x)的值 sign 计算每个元素的符号值：1(正数)、0(0)、-1(负数) ceil 计算每个元素的最高整数值(即大于等于给定数值的最小整数...2、使用数组进行面向数组编程（1）将条件逻辑作为数组操作 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y简单表示。...如下面例子：这样会产生多个问题，如果使用for循环，当数据量很大，速度会很慢，其次当数据为多维时就不行了，下面使用numpy.where为例：可以对numpy.where灵活运用：（...2）数学和统计方法 numpy中常见的数学统计方法如下表：方法描述 sum 沿轴向计算所有元素的和 mean 计算平均值 std、var 标准差和方差，可以选择自由度(默认分母是n） min、max

4222 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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭