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1
回答
为
特定
项目
创建
一个
numpy
数组
视图
python
、
numpy-ndarray
有没有办法
为
numpy
.ndarray
创建
一个
只返回
特定
形状的
特定
项的
视图
? 我正在做
一个
有材料应力张量矩阵的
项目
。我已经
创建
了
一个
ndarray子类,它的基类必须保持3x3的形状。然而,有
一个
模块要求张量采用Voigt表示法。不幸的是,由于矩阵中实体的顺序,简单的reshape函数很难做到这一点。 ? 我希望能够保留单个ndarray子类,并只为需要此符号的计算
创建
浏览 9
提问于2019-02-27
得票数 1
回答已采纳
3
回答
高效地堆叠
数组
/火炬张量的副本?
arrays
、
numpy
、
pytorch
、
tensor
首先,在
numpy
中,假设我有
一个
大小
为
LxL的
数组
M,我想要下面的
数组
: A=(M,...现在,如果M是
一个
变量(torch.tensor),我必须这样做:这是丑陋的!
浏览 0
提问于2017-06-16
得票数 4
4
回答
如何在python
numpy
中编写:b= sum(v) -a作为隐式元素(向量)计算?
python
、
vector
、
numpy
然后,我将演示
一个
简短的编码序列,它会逐步构建解决方案,直到出现问题。显然,这里的目标是计算b。][array([0, 1]), array([0, 1, 0]), array([1, 0, 1]), array([0, 1, 1]), array([1, 1])][array([0, 1]), array([0, 1, 0]), array([1, 0, 1]), array([0, 1, 1]), array([1, 1])] 到目前
浏览 0
提问于2012-08-15
得票数 3
2
回答
有没有一种方法可以让
视图
进入python array.array()?
python
我希望预先分配
一个
大缓冲区,对该缓冲区写长,并定期将该缓冲区刷新到磁盘。我目前正在使用array.array(),但是我看不到在这个缓冲区中
创建
视图
的方法。我可以使用片操作符,但是AFAICT
创建
缓冲区的副本,这不是我想要的。更新: 就像user42005和hgomersall建议的那样,我和
numpy
一起去了。我的脏-简单的C程序在11秒内生成了大约700 My的数据,而我使用
numpy
的python等价物大约需要700 s!很难相信这就是两者在性能上
浏览 2
提问于2011-04-15
得票数 2
回答已采纳
1
回答
有没有等同于
numpy
"broadcast_to“方法的theano操作?
numpy
、
theano
、
broadcast
因为我需要在
一个
特定
的轴上重复,所以我希望尽可能避免不必要的内存重新分配。 B=
numpy
.repeat(A.reshape((3, 4, 1, 5)), repeats=100, axis=2) B=
浏览 0
提问于2016-10-13
得票数 0
1
回答
numpy
中的
数组
切片
python
、
arrays
、
numpy
今天我使用
numpy
数组
进行了一些计算,发现了
一个
奇怪的问题,例如,假设我已经在Ipython中导入了
numpy
.arange,并且我运行了一些脚本,如下所示:Out[21]: array([0, 0, 0, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 上面显示,当我按fooarange(3)对
数组
进行切片时,我得到了
数组
切片的副本,但当我按foo0:3对
数组
进行切片时,我得到了
数组
切
浏览 0
提问于2013-10-26
得票数 6
1
回答
压缩
数组
(在Python中)比具有一维条目的
数组
小吗?([x,y] vs [x,y,1]?)
python
、
arrays
、
numpy
当我试图让代码使用不同的框架和资源工作时,我多次遇到这样的情况:但目前,我不得不重新设计许多代码,这些错误是由于“不一致”的
数组
造成的(有些图像使用len(img.shape) = 2 1024,1024,有些图像使用len现在我必须选择
一个
,我倾向于1024,1024,1,但是由于这段代码应该是内存高效的,所以
浏览 0
提问于2018-03-08
得票数 2
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2
回答
如何判断
NumPy
是
创建
视图
还是复制?
python
、
numpy
、
copy
对于
一个
最小的工作示例,让我们数字化
一个
2D
数组
。
numpy
.digitize需要
一个
一维
数组
:N = 200X = np.linspace(0, 1,一般来说,是否有一种方法可以确定
特定
的操作是
创建
副本还是
创建
视图
?
浏览 3
提问于2012-07-17
得票数 85
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1
回答
使用SWIG将C++ <vector>包装为python
NumPy
数组
c++
、
numpy
、
swig
DoubleVecVec; 我正在尝试
创建
一个
python接口到
一个
库,它可以像这样处理对象。正如标题所述,我希望我的界面能够与C++ std::vector和
numpy
ndarray相互转换。 我见过
numpy
people提供的和SWIG people提供的。问题是,
创建
numpy
.i是
浏览 0
提问于2013-05-05
得票数 8
回答已采纳
1
回答
numpy
ndarray是同质的还是矩形的(子
数组
必须是相同的长度),因为它在罩下使用了C
数组
吗?
python
、
c
、
numpy
、
multidimensional-array
、
numpy-ndarray
Numpy
ndarray必须具有相同类型的所有元素,而同一级别上的所有子
数组
必须具有相同的长度。这些属性也是C多维
数组
的属性。
numpy
ndarray之所以拥有这些属性,纯粹是因为它是在C
数组
之上实现的吗?
创建
快速多维
数组
实现真的需要这些属性吗?
浏览 6
提问于2022-05-21
得票数 3
回答已采纳
3
回答
可以在
numpy
中形成ndarray的对角线
视图
吗?
python
、
numpy
将表单
视图
简单切片到父
数组
中。
视图
的步幅通常是父
数组
步幅的倍数。 给定步长
为
(s0, s1)的2d父
数组
,步长
为
(s0+s1)的1维
数组
在父
数组
的对角线上给出
视图
。有没有办法在顶级Python/
numpy
中
创建
这样的
视图
?提前谢谢你。
浏览 18
提问于2016-09-15
得票数 2
回答已采纳
2
回答
获取具有整数或布尔索引的
numpy
数组
视图
python
、
numpy
可以使用整数或布尔索引对
numpy
数组
进行部分分配,如下所示:x = np.arange(5)x ## array([0., 0., 1.然而,即使x[[2,4]]在此上下文中处于lvalue中,也不能将lvalue赋值给另
一个
变量,因为在这种情况下,赋值是由__setitem__完成的,而__getitem__在传递整数或布尔列表时会
创建
一个
副本问:是否有任何简单/干净的方法来获得基于整数索引或布尔索引索引子集的
浏览 1
提问于2019-10-18
得票数 7
回答已采纳
1
回答
在使用列表索引数值
数组
时避免复制
python
、
numpy
有没有一种简单的方法可以使用列表或任何其他集合来索引
数组
,这样就不会复制(只获取
数组
的
一个
视图
)。例如,在下面的代码中,在两种情况下都选择了列1、2和3,但只在第一种情况下返回了数据
视图
:>>> b = a[:,1:4]True >>>
浏览 1
提问于2014-05-23
得票数 5
1
回答
在
Numpy
中,如何将
视图
强制为
数组
保留
为
视图
?
python
、
numpy
我
为
NumPy
数组
的
一个
切片
创建
了
一个
视图
(
NumPy
)。x = np.arange(12).reshape((3,4))例如,如果我应用+=运算符,它将修改原始
数组
x (x1与x相同的
视图
)的数据。x1 += 10x1 = x1**2 + 10
一个
新的
数组
分配给x1,x1不再是x的
视图
,这不是我想要的
浏览 3
提问于2022-06-06
得票数 1
1
回答
关于
numpy
数组
如何存储在Python中的一些困惑
python
、
arrays
、
numpy
在Python中处理数据类型
numpy
数组
时,我有些困惑。问题1>>> import
numpy
as np>>> A = np.array(L)然后我检查以下内容对于python中的列表,我们有>>> SS = LL >>> LL[0] is SS[0
浏览 1
提问于2016-12-01
得票数 4
回答已采纳
1
回答
numpy
视图
如何知道它所引用的值在原始
numpy
数组
中的位置?
python
、
arrays
、
numpy
据我所知,
numpy
数组
是
一个
在连续内存块中存储值的对象,而Python的内置容器(list、tuple、set、dict)包含对对象的引用。
numpy
数组
的基本切片返回包含这些值的指定子集的
视图
。表面上,
视图
看起来像是另
一个
numpy
数组
(type(aView)返回
numpy
.ndarray),但它的值不是副本,而是与原始
数组
的值相同的值;修改
视图
的值也会改变原
浏览 0
提问于2018-12-16
得票数 3
回答已采纳
2
回答
如何使用
Numpy
.concatenate连接空
数组
?
python
、
arrays
、
numpy
、
matrix
、
concatenation
我需要
创建
一个
用空值填充的
特定
大小的
数组
mxn,以便当我对该
数组
执行concatenate操作时,初始值将被添加的值覆盖。我当前的代码:b =
numpy
.array([[1,2],[3,4]]) # Make example2x2 matrix myArray =
numpy
.concatenate((a,b)) # Combine empt
浏览 0
提问于2016-02-02
得票数 2
回答已采纳
2
回答
numpy
数组
的子矩阵何时返回
视图
,而不返回复制?
python
、
arrays
、
view
、
numpy
我试图得到
一个
numpy
2D
数组
的子矩阵,并对其进行修改。有时,我得到
一个
副本,对它的修改不影响原始
数组
: [ 0.81193408, 0.4951559 , 0.97713937, 0.33904998, 0.27660239]]) 虽然有时我似乎得到了
一个
视图
0.33
浏览 3
提问于2014-02-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
根据索引更改
Numpy
数组
中的值
python
、
arrays
、
numpy
import
numpy
as np a[np.array([10,20,30,40,50])] = 1 print(a[np.array([10,20,30,40,50
浏览 2
提问于2021-12-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用平面迭代器设置ndarray值
python
、
numpy
A.flat[::N + 1] = 1A.flat[::N + 1][1:] = 1A.flat是flatiter对象,而不是A上的
视图
。这背后的理由是什么?据我所知,原始
数组
数据与解释该数据的信息--
数组
长度、
数组
尺寸、步幅、列顺序等--是分开存储的。因此,似乎可以通过设置适当的维度(和步幅,取决于列的顺序)来实现平
浏览 3
提问于2014-02-22
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