用于分配数组元素的Numpy语法
Numpy是一个开源的Python科学计算库，用于处理大型多维数组和矩阵数据。它提供了丰富的数学函数和操作工具，使得在Python中进行科学计算变得更加高效和方便。
Numpy的核心对象是ndarray（N-dimensional array），它是一个多维数组对象，可以存储相同类型的元素。Numpy的语法可以用于分配数组元素，以下是一些常用的Numpy语法：
- 创建数组：
- 使用np.array()函数创建数组，可以传入一个列表或元组作为参数。
- 使用np.zeros()函数创建全零数组。
- 使用np.ones()函数创建全一数组。
- 使用np.arange()函数创建指定范围的数组。
- 使用np.random.rand()函数创建随机数组。
- 访问和修改数组元素：
- 使用索引访问数组元素，索引从0开始。
- 使用切片访问数组的子集。
- 使用布尔索引根据条件选择数组元素。
- 使用赋值语句修改数组元素的值。
- 数组运算：
- 支持基本的数学运算，如加法、减法、乘法、除法等。
- 支持数组与标量之间的运算。
- 支持数组之间的逐元素运算。
- 支持矩阵乘法和矩阵运算。
Numpy的优势在于其高效的数组操作和广泛的数学函数库，使得处理大规模数据变得更加高效和简洁。它在科学计算、数据分析、机器学习等领域得到广泛应用。
腾讯云提供了云服务器（CVM）和云函数（SCF）等产品，可以用于部署和运行Python程序，包括使用Numpy进行数组操作。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云的产品和服务：
- 腾讯云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云函数（SCF）：https://cloud.tencent.com/product/scf
总结：Numpy是一个用于处理大型多维数组和矩阵数据的Python科学计算库。它提供了丰富的数学函数和操作工具，可以高效地进行数组操作和数值计算。腾讯云提供了云服务器和云函数等产品，可以用于部署和运行Python程序，包括使用Numpy进行数组操作。
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我在分析一个小圆点产品的电话。
numpy.dot(pseudo,pseudo)
pseudo是自定义对象的numpy数组。定义为：
pseudo = numpy.array(
[[PseudoBinary(1), PseudoBinary(0), PseudoBinary(1)],
[PseudoBinary(1), PseudoBinary(0), PseudoBinary(0)],
[PseudoBinary(1), PseudoBinary(0), PseudoBinary(1)]])
PseudoBinary是一个具有自定义乘
浏览 3提问于2017-09-02得票数 0
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我想知道为什么numpy.zeros占用这么小的空间？
x = numpy.zeros(200000000)
这不需要记忆，
x = numpy.repeat(0,200000000)
占用约1.5GB。numpy.zeros是否创建了一个空指针数组？如果是，在cython中更改指针后，是否有方法将数组中的指针设置为空？如果我用：
x = numpy.zeros(200000000)
x[0:200000000] = 0.0
内存使用量大大增加了。是否有一种方法可以更改值，然后将其更改为numpy.zeros最初在python或cython中使用的格式？
浏览 2提问于2014-12-19得票数 13
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3回答
我希望对numpy数组中的偶数索引值进行平方，并在该数组中分配相同的值。我遵循了两种方法。
1-
for i in range(len(arr)):
if i %2 == 0:
arr[i] = arr[i]**2
这很管用。
二-
arr[i] = arr[i]**2 for i in range(len(arr)) if i % 2 == 0
File "<ipython-input-149-30fc7ed25f1f>", line 1
arr[i] = arr[i]**2 for i in range(len
浏览 0提问于2019-04-26得票数 0
3回答
我有一个元组，其中包含一个numpy数组，我只想将它转换为numpy数组。当前的元组是： Tup = (array([ 7500, 10476, 10643, 13683, 14761]),) 我尝试过使用np.asarray模块，但当我这样做时，它只是在元组周围添加了一个数组，而不是删除它，如下所示： Tup= np.asarray(Tup)
print(Tup)
Output: array([[ 7500, 10476, 10643, 13683, 14761]]) 我如何将Tup转换成一个数组。我的理想输出应该是： [7500, 10476, 10643, 13683, 14761]
浏览 54提问于2020-03-26得票数 0
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1回答
我的目标是使用SWIG与C和Python一起创建一个函数，该函数以NumPy数组作为输入，并返回不同的NumPy数组。返回的数组具有某些未指定的大小，取决于输入数组。不幸的是，当我试图运行我的代码时，会返回一个空数组。下面是一个显示问题的“最小”示例。我通过以下方法运行此代码：
python setup.py build_ext --inplace
python test.py
感兴趣的文件复制如下。如果您知道如何使这段代码返回一个非空的NumPy数组，请告诉我。谢谢!
取消。c：
#include "cancelterms.h"
void cancel(double comp
浏览 4提问于2015-11-13得票数 3
2回答
我想删除带有掩码的数组的元素。例如：
row = 24
col = 24
size = row * col
a = numpy.ones((size))
mask = numpy.empty((col), dtype=numpy.bool)
mask的值是False或True。如果是mask[x] = True，则应该删除a[x * row:(x + 1) * row]元素。
a PS:在我的示例中，一个索引值对应于的一个块元素。
浏览 6提问于2013-09-02得票数 0
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在运行以下代码的编译版本时获取内存分配错误。这是一个应用程序，其中定义了一个指针结构，我想给指针赋值，然后将这个结构传递给c代码。我看到了有关这个问题的其他例子和问题，我相信这样做是正确的，但仍然存在问题。
这段代码编译得很好，但是它在运行Python时会崩溃。使用Visual进行调试，将显示内存访问冲突。我对此进行了大量的研究，但无法想出原因。能够在另一台电脑上复制这个。
我相信这与如何在堆栈上分配和引用结构test_M有关。我尝试了几种定义test_M.param.gain_val的不同变体，其中一个允许代码很好地编译，并且我可以将输出打印到屏幕上。但是，Python在此之后立即崩溃。
不
浏览 2提问于2018-08-23得票数 1
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在Numba文档中有一个关于并行竞争条件的例子。
import numba as nb
import numpy as np
@nb.njit(parallel=True)
def prange_wrong_result(x):
n = x.shape[0]
y = np.zeros(4)
for i in nb.prange(n):
y[:]+= x[i]
return y
我运行了它，它确实输出了异常的结果，比如
prange_wrong_result(np.ones(10000))
#array([5264., 5273., 5231.,
浏览 1提问于2020-01-05得票数 3
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我看到一些YouTubers没有使用array.push()将项添加到数组中，而是执行如下操作：
let item = 3
let array = [1, 2];
array = [...array, item]; // Why not use array.push()?
这两种方法有什么不同，我应该使用哪种方法？
浏览 7提问于2021-05-24得票数 1
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2回答
我一直在阅读Numpy的一个非常古老的文档，并发现了一个奇怪的符号，这让我无法理解。文档中说，a[i:...]是a[i,:,:,:]的捷径。
旧的文件非常模糊，我欢迎任何意见。
谢谢你，普瑞特
浏览 4提问于2016-05-16得票数 0
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标题可能有点混乱，所以我希望我能用一个例子把它弄得更清楚。图像我有一个小助手函数，它向已经存在的结构化数组添加新字段：
import numpy as np
def add_field(a, *descr):
b = np.empty(a.shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
for name in a.dtype.names:
b[name] = a[name]
return b
给定一个结构化数组，我可以简单地使用它添加新字段：
a = np.array(
[(1, False), (2, Fals
浏览 4提问于2020-01-16得票数 1
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我在用numpy.NAN初始化numpy数组时遇到了一些问题，如下所示。
>>> import numpy
>>> a = numpy.zeros(2)
>>> a
array([ 0., 0.])
>>> a[:] = numpy.NAN
>>> a
array([ nan, nan])
>>> a[0] is numpy.NAN
False
为什么会这样呢？我尝试用NAN初始化一个变量，得到变量是numpy.NAN作为True。当NAN被分配给数组时会发生什么？
另一个问题是，
浏览 2提问于2014-03-14得票数 1
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我一直被告知python的本机追加是一个缓慢的函数，应该在for循环中避免。然而，经过几次小测试之后，我发现在使用for循环迭代它时，它的性能比numpy数组要差得多：
第一次测试数组/列表构造
附加python本机列表
def pythonAppend(n):
x = []
for i in range(n):
x.append(i)
return x
%timeit pythonAppend(1000000)
Numpy分配数组然后访问
def numpyConstruct(n):
x = np.zeros(n)
浏览 4提问于2019-11-28得票数 0
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当有一个用户定义的数组时，最佳实践是什么？通过用户定义，我指的是大小和元素值。
选项A:预定义一个大小为100的数组，然后询问用户他们希望在数组中包含多少个元素，因为他们知道它会比我定义的要少。
int array [100];
printf("Input the number of elements to be stored in the array: ");
scanf("%d", &numElements);
选项B:在我询问用户有多少元素后声明数组。
printf("Input the number of elements to be
浏览 3提问于2019-12-07得票数 1
1回答
假设我有一个这样的数组：
a = array([[[ 29, 29, 27],
[ 36, 38, 40],
[ 86, 88, 89]],
[[200, 200, 198],
[199, 199, 197]
[194, 194, 194]]])
我想要将列表中的第三个元素从左到右翻转，这样它就会变成这样：
b = array([[[ 29, 29, 89], # 27 became 89
[ 36, 38, 40],
浏览 45提问于2017-01-29得票数 0
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2回答
在函数"change(par)"，中，"par“是否已经生成了本地副本？它适用于列表，为什么它不适用于数组？
import numpy
def change(par):
copy = par[:]
copy[0] = 123
def main():
L = [0, 0, 0]
print '\nL before: ' + str(L)
change(L)
print 'L after: ' + str(L)
A = numpy.zeros((1, 3))
print '
浏览 0提问于2017-01-01得票数 0
4回答
协调C中数组的声明和使用语法
、、、、
在C中，“数组语法”只是指针语法的语法糖。也就是说，a[4]转换为*(a+4)。
但这并不总是正确的。
以下这些无疑是荒谬的，
int a[4] = {1,2,3,4};
int *(a+4) = {1,2,3,4};
这不能编译。
不管怎样，我想知道是否有人对这一差异有任何见解。在我看来，有两类不同的语法似乎很奇怪。一个用于声明，另一个用于实际使用。
这就是发生的事吗？
浏览 4提问于2014-11-22得票数 0
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我想要为空的numpy数组创建这样的数据结构：
d[1].foo = numpy.arange(x)
d[1].bar = numpy.arange(x)
d[2].foo = numpy.arange(x)
d[2].bar = numpy.arange(x)
什么是最好的选择..。包含numpy数组的字典列表？
浏览 1提问于2016-10-09得票数 0
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5回答
我很难找到这个记忆泄漏。
我认为这与盆地有关
int numbasinsx(int size, double *f)
{
int maxBasin, maxRelabel, bcnt;
unsigned int newgene;
int *basin, *relabel;
int relabelcnt;
//
// find the basins
//
maxBasin = 1<<size;
basin = new int [maxBasin];
for (int gene=0; gene<ma
浏览 1提问于2012-09-19得票数 0
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2回答
使用numpy阵的渐近数
、、、
在处理符号表达式数组时，是否应该使用numpy数组？
有点像
u0=numpy.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)])
我的意思是，使用numpy数组而不是python列表会更快吗？
如果是这样，使用numpy数组的某些操作似乎会自动转换为浮动符号表示法，例如：
u0=np.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)]) u = np.zeros((10, 3)) u[0] = u0
现在type(u0[0]) >> sympy.core.numbers.Float
type(u[0
浏览 4提问于2016-12-08得票数 2
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我有一个从世卫组织网站下载的CSV文件(，下载，“CSV格式的多用途表”)。我尝试将文件加载到numpy数组中。这是我的密码：
import numpy
#U75 - unicode string of max. length 75
world_alcohol = numpy.genfromtxt("xmart.csv", dtype="U75", skip_header=2, delimiter=",")
print(world_alcohol)
我得到了
UnicodeDecodeError：'ascii‘编解码器不能解码位置2的字
浏览 9提问于2015-10-07得票数 10
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我有以下numpy复合数据类型：
mytype = numpy.dtype([('x', 'f8'),
('y', 'f8'),
('z', 'f8'))])
但是，当我试图填充这种类型的向量时，它比三个单独的数组慢了60倍：
#!/usr/bin/env python3
import time
import random
import numpy
mytype = numpy.dtype([('x&
浏览 6提问于2015-11-04得票数 1
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例如，当你用高阶函数做x * y + z时，它可以表示为：on3(x,y,add,lambda (x,y,z): x * y + z)，这在理论上可以节省大量的计算量。我的问题是，为什么这种模式在numpy中很少见
浏览 13提问于2021-04-17得票数 0
5回答
如何从生成器对象中构建一个numpy数组？
让我来说明一下这个问题：
>>> import numpy
>>> def gimme():
... for x in xrange(10):
... yield x
...
>>> gimme()
<generator object at 0x28a1758>
>>> list(gimme())
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> numpy.array(xrange(10))
array([0, 1,
浏览 2提问于2008-12-15得票数 193
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3回答
我有一个已初始化的numpy数组，如下所示：
pulse = np.ndarray(shape = (300, 10001, 3), dtype = float)
我想用我从文件中读取的一些数据填充这个数组。我想要填充的一个例子如下所示：
pulse[0][0][0] = 1
pulse[0][1:10001][0] = data
其中数据是由10000个元素组成的数组。
这是否可以使用附加功能或numpy的其他功能来完成？
浏览 0提问于2019-08-26得票数 3
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1回答
python中向量的结构
、、、、
如何在Python中标识向量？比如它是一维的还是n维的，当我试图在NumPy中理解这一点时，我真的很困惑。
另外，在向量中静态内存分配和动态内存分配有什么不同？
浏览 23提问于2020-06-03得票数 0
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3回答
根据我的理解，当我们想要定义一个numpy数组时，我们必须定义它的大小。
但是，在我的例子中，我想定义一个numpy数组，然后根据for循环中的值扩展它。在每次运行中，值的形状可能不同。因此，我不能预先定义numpy数组形状。
有什么办法可以克服这个问题吗？
我想避免使用列表。
谢谢
浏览 0提问于2021-10-19得票数 1
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我有这样的代码： import numpy as np
X = np.array([[-3, 0, -4], [2, -4, 2], [-2, -2, -2]])
print(X) 它会生成 [[ -3 0 -4]
[ 2 -4 2]
[-2 -2 -2]] 现在，有了上面的矩阵，我只想打印这个矩阵/数组中所有为正的元素。 我试过了 for i in X:
if i>0
print(i) 但这会产生语法错误。
浏览 15提问于2019-04-26得票数 1
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1回答
我在我的一个项目中遇到了一些奇怪的行为。具体来说，当运行此代码时：
import numpy as np
coefficientMatrix = np.zeros([12500, 43750])
coefficientMatrix[229, 798] = 1.0942131827
我的Python进程崩溃了：
这里有什么问题吗？
系统规范(如果这是相关的话)：Windows 7 x64，8Gb内存，Python2.7 32位，numpy 1.9.2。
浏览 0提问于2015-09-04得票数 0
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2回答
我正在做以下工作：
string strarr[]={"","",""};
if (a==b)
{
strarr={"a","b","c"};
}
else
{
strarr={"d","e","f"};
}
在重新赋值给strarr的行上，我得到了表达式语法错误。
你知道为什么吗？
我能做些什么来代替初始化：
string strarr[]={"","",""};
我使用的是Borland C+
浏览 3提问于2015-10-06得票数 0
有时，诸如语音数据等数据具有已知数量的观察(n)、未知持续时间和已知数量的测量(k)。
在NumPy中的2D情况中，很明显，具有已知数目的观测(n)和未知持续时间的数据是如何用形状为(n, )的ndarray表示的。例如：
import numpy as np
x = np.array([ [ 1, 2 ],
[ 1, 2, 3 ]
])
print(x.shape) ### Returns: (2, )
对于NumPy中的3D案例，我们可以有一个形状为(n, , k)的ndarray，这与此等价吗？对此，我能想到的最好的选择是拥有一
浏览 0提问于2019-04-07得票数 0
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参考
tom10说：
速度:下面是对一个列表和一个NumPy数组进行和的测试，表明NumPy数组上的和速度快了10倍(在这个测试中--里程可能有所不同)。
但是我的测试使用了以下代码：
import numpy as np
import time as time
N = 100000
#using numpy
start = time.time()
array = np.array([])
for i in range(N):
array = np.append(array, i)
end = time.time()
print ("Using numpy: &
浏览 3提问于2017-10-21得票数 5
2回答
我已经定义了2个numpy数组2,3并将它们水平连接起来。
a=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b=numpy.array([[7,8,9],[10,11,12]])
C=numpy.concatenate((a,b),axis=0)
C变成4,3矩阵，现在我试着用1,3列表做同样的事情
a=numpy.array([1,2,3])
b=numpy.array([4,5,6])
c=numpy.concatenate((a,b),axis=0)
现在我期待2,3矩阵，但我有1,6。我知道v堆栈等会起作用，但我很好奇为什么会发生这种情况？我对numpy.concat
浏览 1提问于2015-07-14得票数 2
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4回答
给定
似乎numpy并不是超快计算的最理想选择。有人知道在使用numpy进行数值计算时需要注意哪些开销吗？
浏览 0提问于2010-04-29得票数 6
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1回答
我最近看到，当通过np.empty或np.zeros创建numpy数组时，该numpy数组的内存实际上并不像 (和)中所讨论的那样由操作系统分配，因为numpy使用calloc分配数组的内存。
实际上，除非您尝试访问，否则操作系统甚至不会“真正”地分配内存。
因此，
l = np.zeros(2**28)
不增加系统报告所使用的内存，例如在htop中。只有一次触摸内存，例如通过执行
np.add(l, 0, out=l)
增加了使用的内存。
由于这种行为，我有几个问题：
1.触觉记忆是否被复制到引擎盖下？
如果只在一段时间后才触摸内存块，那么操作系统是否会复制numpy数组的内容，以确保内存
浏览 2提问于2021-11-21得票数 3
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为什么numpy数组中的元素不相等？
这是我的env：
jupyter QtConsole 4.3.1
Python 2.7.13 |Anaconda custom (x86_64)| (default, Dec 20 2016, 23:05:08)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 5.3.0 -- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and ove
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
2回答
所以我真的放弃了..。我想预先分配一个巨大的2d-numpy数组和shape(10000000,3)，每个列都有一个特定的dtype。
示例：
a b c
-------- --------- --------
uint32 float32 uint8
------ ------ ------
90 2.43 4
100 2.42 2
123 2.33 1
因此，我可以创建一个2d数组，如下所示：
a
浏览 4提问于2020-05-08得票数 3
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1回答
TypeError随位移位阵列
、、、、
当triyng对带有numpy的数组进行right_shift时，我会得到一个错误：
以下是代码：
import numpy as np
a = np.ones((10, 10)) * 64
a.astype("int16")
b = a >> 2
我得到了
TypeError: ufunc 'right_shift' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the
浏览 4提问于2021-05-13得票数 1
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2回答
为什么[：，x]可以从数组创建列向量？代表什么？有人能给我解释一下原理吗？ a = np.random.randn(5,6)
a = a.astype(np.float32)
print(a)
c = torch.from_numpy(a[:,[1]]) [[-1.6919796 0.3160475 0.7606999 0.16881375 1.325092 0.71536326]
[ 1.217861 0.35804042 0.0285245 0.7097111 -2.1760604 0.992101 ]
[-1.6351479 0.6607
浏览 8提问于2020-07-25得票数 0
希望这是个愚蠢的问题，容易解决。我试图用react中的摩纳哥编辑器制作一个自定义代码编辑器，所以我使用@摩纳哥编辑器/react库。为了定制它，我使用了基本摩纳哥编辑器库提供的defineTheme函数，这就是我得到的：
monaco.editor.defineTheme('my-theme', {
base: 'vs',
inherit: true,
rules: [],
colors: {
foreground: '#cccce5',
'editor.foreground': '#ccc
浏览 12提问于2022-06-10得票数 0
运行以下代码时：
from platform import python_version
print(python_version())
import numpy as np
x = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
x[1,:] = x[1,:] / 5
print(x)
y = np.array([1,2,3])
y = y / 5
print(y)
我得到以下输出：
3.8.6
[[1 2 3]
[0 1 1]
[7 8 9]]
[0.2 0.4 0.6]
为什么numpy / python在用标量除以矩阵中的一行时使用整数除法，而使用
浏览 4提问于2020-12-06得票数 0
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假设我有一个名为matrix的numpy矩阵变量，它有3个坐标：(x，y，z)。
通过以下代码获取矩阵的值
myVar = MATRIX[0,0,0]
等于
myVar = MATRIX[0,0][0]
或
myVar = MATRIX[0][0,0]
如果我有下面的代码呢？
myTuple = (0,0)
myScalar = 0
myVar = MATRIX[myTuple, myScalar]
最后一行是否等同于
myVar = MATRIX[myTuple[0], myTuple[1], myScalar]
我做了一些简单的测试，看起来是这样的，但可能并不是所有的情况都是这样。在py
浏览 0提问于2009-12-01得票数 0
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1回答
说我有
ArrayOfTXSDecimal = array of TXSDecimal;
然后在运行时我会
Ids := ArrayOfTXSDecimal.create(14450);
我刚刚创造了什么？包含14450索引或仅索引14450的数组(Ids)
浏览 1提问于2017-12-01得票数 0
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我正在阅读Chris Pine的“学习编程”第7章“数组和迭代器”。他用下面的例子介绍了each方法：
languages = ['English', 'German', 'Ruby']
languages.each do |lang|
puts 'I love ' + lang + '!'
puts 'Don\'t you?'
end
puts 'And let\'s hear it for C++!'
puts '...'
从整体上理解
浏览 2提问于2014-10-14得票数 1
我在试着比较numpy数组和list.因为我对python并不熟悉，所以我不了解numpy数组--我想知道numpy数组的应用--请帮助理解numpy数组。
>>> from numpy import *
>>> res1 = []
>>> res2 = array([])
>>> if res1 == res2:
... print 'hi'
... else:
... print 'bye'
...
bye
>>> res1 = [1]
>>
浏览 0提问于2014-09-02得票数 0
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我知道在Python中，就地操作符使用__iadd__方法来处理本地操作符.对于不可变类型，__iadd__是一种使用__add__的解决方案，例如，tmp = a + b; a = tmp，但是可变类型(如列表)会被就地修改，这会带来轻微的速度提升。
但是，如果我有一个NumPy数组，其中我修改了它包含的不可变类型，例如整数或浮点数，那么速度也会有更大的提升。这是怎么回事？我在下面做了一些例子基准测试：
import numpy as np
def inplace(a, b):
a += b
return a
def assignment(a, b):
a = a
浏览 1提问于2014-06-22得票数 2
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2回答
我收到一条消息：
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-23-60bbe78150c2> in <module>()
17 men_only_stats=data[0::4]!="male"
18
---> 19 women_on
浏览 4提问于2015-09-29得票数 2
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教堂阵列的分配
、、
与其他语言不同，Chapel中似乎没有allocate或new语法来分配堆上的数组，而是使用通常的“声明”-like语法。例如，在下面的代码中，我根据正式(虚拟)参数在函数中“声明”两个数组A和B：
proc test( n, D )
{
var A: [1..n] real; // local array
var B: [D] real; // local array
writeln( "A.domain = ", A.domain );
writeln( "B.domain = ", B.domain );
}
浏览 1提问于2017-06-06得票数 6
回答已采纳
我遵循，但有一个关于将numpy数组转换为张量的问题。教程示例。
这段代码：
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)
收益率
2.2.2.2。
张量(2，2，2，2，2，dtype=torch.float64)
然而，
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
a = a + 1 #the diff is here
print(a)
print(b)
收益率
浏览 1提问于2019-03-07得票数 4
回答已采纳
快速的例子，看看我说的是什么：
import numpy as np
arr = np.arange(10*30, dtype=np.float64).reshape(10, 30)
arr_slice = arr[::2]
arr_tile = arr[:3, :5]
提供了shape、strides和double*指针，如何将arr_slice或arr_tile表示为cython中的内存视图？
浏览 3提问于2022-04-29得票数 0
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