使用来自argmax调用的索引数组进行NumPy/PyTorch切片_使用索引数组对numpy数组进行切片，其中一些索引越界_在numpy/pytorch中，使用布尔数组或索引数组进行索引是更快？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【NumPy学习指南】day4 多维数组的切片和索引

ndarray支持在多维数组上的切片操作。为了方便起见，我们可以用一个省略号（...）来表示遍历剩下的维度。...： >>>b[0,1] array([4,5, 6, 7]) (4) 再进一步，我们可以在上面的数组切片中间隔地选定元素： >>>b[0,1,::2] array([4,6]) (5) 如果要选取所有楼层的位于第...[0,:,1] array([1,5, 9]) (6)如果要选取第1层楼的最后一列的所有房间，使用如下代码： >>>b[0,:,-1] array([3, 7, 11]) 如果要反向选取第1层楼的最后一列的所有房间...，使用如下代码： >>>b[0,::-1,-1] array([11, 7, 3]) 在该数组切片中间隔地选定元素： >>>b[0,::2,-1] array([3, 11]) 如果在多维数组中执行翻转一维数组的命令...多维数组进行了切片操作。

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张量运算之ArgMax和Reduction | PyTorch系列（九）

当我们在一个张量上调用argmax() 方法时，这个张量就会被约减成一个新的张量，这个张量包含一个索引值，这个索引值表示这个张量里面的最大值。让我们看看代码。...第一段代码输出张量的最大值是5，但是对argmax()方法的调用告诉我们5位于索引11处。这里发生了什么? 我们来看看这个张量的 flatten 后的输出。...注意对max() 方法的调用如何返回两个张量。第一个张量包含最大值，第二个张量包含最大值的索引位置。这就是argmax 给我们的。对于第一个轴，最大值是4、3、3和5。...这里的argmax 值，告诉索引在每个数组里面的最大值所在的地方。在实际应用中，我们经常在网络的输出预测张量上使用argmax()函数来确定哪一类具有最高的预测值。...一、高级索引和切片对于NumPy ndarray对象，我们有一组相当健壮的索引和切片操作，PyTorch张量对象也支持大多数这些操作。使用此资源进行高级索引和切片。

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Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)

ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与Python中list的切片操作一样。...ndarray数组可以基于0 - n的下标进行索引，并设置star，stop及step参数进行，从原数组中切割出一个新数组。...【示例】一维数组切片和索引的使用 # 创建一维数组 a = np.arange(10) print(a) # 索引访问：1.正索引访问，从0开始到当前长度减一 print('正索引为0的元素:', a[...] [1 3 5] [9 8 7 6 5 4 3 2 1 0] 【示例】二维数组切片和索引的使用 # 创建一维数组 x = np.arange(1, 13) a = x.reshape(4, 3) #...# 获取第二行，第三列的元素 print('-'*15) # 切片的使用 [对行进行切片, 对列进行切片] [star:stop:step, star:stop:step] print(a[:, :

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01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

本文为PyTorch Fundamentals[1]的学习笔记，对原文进行了翻译和编辑，本系列课程介绍和目录在《使用PyTorch进行深度学习系列》课程介绍[2]。...它是一个基于 Python 的科学计算包，使用 Tensor 作为其核心数据结构，类似于 Numpy 数组，不同的是，PyTorch 可以将用GPU来处理数据，提供许多深度学习的算法。...8.3 索引（index）和切片（slice）就像在任何其他Python数组中一样, 张量中的元素可以通过索引访问。...数组由于 NumPy 是一个流行的 Python 数值计算库，PyTorch 具有与其良好交互的功能。...踩坑： 1.默认情况下，NumPy 数组是使用数据类型 float64 创建的，如果将其转换为 PyTorch 张量，它将保留相同的数据类型（如上所述）。

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01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

本文为PyTorch Fundamentals[1]的学习笔记，对原文进行了翻译和编辑，本系列课程介绍和目录在《使用PyTorch进行深度学习系列》课程介绍[2]。...它是一个基于 Python 的科学计算包，使用 Tensor 作为其核心数据结构，类似于 Numpy 数组，不同的是，PyTorch 可以将用GPU来处理数据，提供许多深度学习的算法。...8.3 索引（index）和切片（slice）就像在任何其他Python数组中一样, 张量中的元素可以通过索引访问。...数组由于 NumPy 是一个流行的 Python 数值计算库，PyTorch 具有与其良好交互的功能。...踩坑： 1.默认情况下，NumPy 数组是使用数据类型 float64 创建的，如果将其转换为 PyTorch 张量，它将保留相同的数据类型（如上所述）。

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PyTorch-24h 00_PyTorch基础(张量)

24小时入门PyTorch深度学习 1 简介 tensor(张量)是PyTorch中最基本的数据形式。在PyTorch中，使用torch.Tensor类表示。...调用，如 x.min()。 4.5 positinal max/min 使用 torch.argmax() 或 torch.argmin() ，可以获取最大值、最小值所在的索引。...和Python list 或Numpy arrays 的索引类似。...7 与Numpy交互最常用是在numpy array和 PyTorch tensor间转换的方法: torch.from_numpy(ndarray) : NumPy array -> PyTorch...NumPy arrays的datatype为 float64，而PyTorch大多使用float32，所以一般需要再转换到float32： tensor = torch.from_numpy(array

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

切片操作复制数组的部分。 NumPy 数组切片使用按引用传递的方式，不复制参数。切片操作是对数组的视图。大致等效项下表提供了一些常见 MATLAB 表达式的大致等效项。...RANGES：在 MATLAB 中，0:5 可以作为区间文字和“切片”索引使用（在圆括号内）；然而，在 Python 中，形如 0:5 的结构只能作为“切片”索引使用（在方括号内）。...因此，为了使 NumPy 具有类似简洁的区间构造机制，创建了有点古怪的 r_ 对象。注意，r_ 不像函数或构造函数一样调用，而是使用方括号进行索引，这允许在参数中使用 Python 的切片语法。...需要注意的是，r_ 不像函数或构造函数一样被调用，而是使用方括号进行索引，这样可以在参数中使用 Python 的切片语法。...它提供以下语法以进行数据交换：一个numpy.from_dlpack函数，它接受带有__dlpack__方法的（数组）对象，并使用该方法来构建包含来自x的数据的新数组。

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Numpy 学习笔记

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。...([ 1, 3, 6, 10, 15, 21], dtype=int32) 切片和索引 ndarray 对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。...ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。...对数组进行切片和索引就像列表或任何其他 Python 序列一样。如果你熟悉 Python，我想你并不会对他们感到陌生。...在对多维数组进行索引或切片时，通过对每个以逗号分隔的维度执行单独的切片，就像 Matlab 一样 >>> a = np.arange(15).reshape(3,5) >>> a array([[ 0,

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Python Numpy基础教程

使用特殊库函数（random等）索引和切片基础操作一维数组中的索引表面看起来和Python list的功能差不多。...ndarray的切片语法和Python list类似，对于高维对象，花样比较多，可以在一个或者多个轴进行切片，也可以跟整数索引混合使用（降低维度）。...True 花式索引花式索引（Fancy indexing）是一个Numpy的术语，指的是利用整数数组进行索引。...花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。对于使用一维整型数组作为索引，如果目标是一维数组，那么索引的结果就是对应位置的元素；如果目标是二维数组，那么就是对应下标的行。...： where：返回输入数组中满足给定条件的元素的索引 .argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引 nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引

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Python NumPy 基础

前言这两天读完《利用Python进行数据分析》这本书的第4章：NumPy 基础：数组和矢量计算后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。...使用astype 方法转换数组的dtype ，这个方法不会对原数组进行改动，会创建一个新的数组，也就是说原数组还是原来的dtype ?...有一点很需要注意，数组切片是原始数组的视图，这就是说数据不会被复制到新的数组切片上，对数组切片的任何修改都会直接反应到原数组上，或者说数组切片只是一个对原数组内容的引用，如下图。 ?...除此之外还有一个布尔型索引，这个和matlab是一样的。数组转置和轴对称对于二维数组，可以使用T方法进行转置。 ?...其中另一种方法求最大值所在位置使用了numpy.argmax 函数，该函数可直接返回最大值位置（啰嗦了~~）。数学和统计函数主要就是计算均值、方差、求和、最大值、最小值、累计和和累计积等。

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再见了，Numpy！！

数组索引和切片使用切片语法访问和修改数组的元素。布尔索引使用布尔条件来索引数组。...] # 输出：[100, 200, 300, 6, 7, 8, 9, 10] 这些代码展示了如何使用NumPy进行数组的切片访问和修改，以及如何利用布尔索引来选择满足特定条件的元素。...numpy.argmax(), numpy.argmin(): 查找数组中最大或最小元素的索引。 numpy.where(): 根据条件返回数组中的索引。...numpy.argmax() 和 numpy.argmin() 查找数组中最大或最小元素的索引查找最大元素的索引 max_index = np.argmax(initial_array) # 输出：5...NumPy进行数组的排序、查找特定条件下元素的索引、以及查找最大值和最小值所在的索引。

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Python-NumPy基础

前言这两天读完《利用Python进行数据分析》这本书的第4章：NumPy 基础：数组和矢量计算后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。...使用astype 方法转换数组的dtype ，这个方法不会对原数组进行改动，会创建一个新的数组，也就是说原数组还是原来的dtype ?...有一点很需要注意，数组切片是原始数组的视图，这就是说数据不会被复制到新的数组切片上，对数组切片的任何修改都会直接反应到原数组上，或者说数组切片只是一个对原数组内容的引用，如下图。 ?...除此之外还有一个布尔型索引，这个和matlab是一样的。数组转置和轴对称对于二维数组，可以使用T方法进行转置。 ?...其中另一种方法求最大值所在位置使用了numpy.argmax 函数，该函数可直接返回最大值位置（啰嗦了~~）。数学和统计函数主要就是计算均值、方差、求和、最大值、最小值、累计和和累计积等。

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Python 数据分析（一）：NumPy 基础知识

使用 2.1 ndarray ndarray 即 n 维数数组类型，它是一个相同数据类型的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。...NumPy 数组支持索引、切片操作，还可以进行迭代，先看一下一维数组。...(b[1]) 2.5 轴的概念 NumPy 中的轴简单来说就是方向的意思，使用数字 0、1、2 表示，一维数组只有 0 轴，二维数组有 0、1 轴，三维数组有 0、1、2 轴，了解轴的相应概念可以方便我们进行相应计算...insert() 方法进行添加操作，该方法在给定索引前沿给定轴向数组中插入值，下面看一下使用示例。...的 delete() 可以对数组进行删除操作，下面看一下使用示例。

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pandas（series和读取外部数据）

Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。...二维，Series容器数据结构介绍： Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。...二、pandas之Series 1、Series对象 Series对象本质：由两个数组构成一个数组构成对象的键（index，索引），一个数组构成对象的值（values），键——>值 2、创建...pandas之Series切片和索引切片：直接传入start end或者步长即可索引：一个的时候直接传入序号或者index，多个的时候传入序号或者index的列表 1、取出Series的索引或者值...Series类型，比如argmax，clip 2、Series中的where方法该方法与numpy中的where方法输出结果不一样，pandas中的where是输出匹配项，不匹配的直接赋值为nan

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Python---numpy的初步认识

different sized elements.）NumPy数组支持在大量数据上进行数学计算和其他类型的操作。...所以，如果你想要高效地使用这些Python的科学计算包，仅仅知道Python内建的序列类型是不够的，你还需要知道如何使用NumPy数组。 numpy怎么使用？ ...导入使用包：import numpy as np创建ndarray. ...()数组的索引和切片一维数组切片 a = np.array([9,8,7,6,5,4]) a[1:4:2]==>array([8,6]) [起始编号：终止编号（不含）：步长] 多维数组切片 ...) –> 0 np.unravel_index( np.argmax(a), a.shape) –> (0,0) numpy的梯度函数 np.gradient(a) ：计算数组a中元素的梯度，f

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Python---numpy的初步认识

different sized elements.）NumPy数组支持在大量数据上进行数学计算和其他类型的操作。...所以，如果你想要高效地使用这些Python的科学计算包，仅仅知道Python内建的序列类型是不够的，你还需要知道如何使用NumPy数组。 numpy怎么使用？ ...导入使用包：import numpy as np创建ndarray. ...()数组的索引和切片一维数组切片 a = np.array([9,8,7,6,5,4]) a[1:4:2]==>array([8,6]) [起始编号：终止编号（不含）：步长] 多维数组切片 ...) –> 0 np.unravel_index( np.argmax(a), a.shape) –> (0,0) numpy的梯度函数 np.gradient(a) ：计算数组a中元素的梯度，f

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TutorialsPoint NumPy 教程

然后，分别用起始，终止和步长值2，7和2定义切片对象。当这个切片对象传递给ndarray时，会对它的一部分进行切片，从索引2到7，步长为2。...如果使用a:，则从该索引向后的所有项目将被提取。如果使用两个参数（以:分隔），则对两个索引（不包括停止索引）之间的元素以默认步骤进行切片。...示例 3 # 对单个元素进行切片 import numpy as np a = np.arange(10) b = a[5] print b 输出如下： 5 示例 4 # 对始于索引的元素进行切片...示例 6 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print a # 对始于索引的元素进行切片 print '现在我们从索引...高级和基本索引可以通过使用切片:或省略号...与索引数组组合。以下示例使用slice作为列索引和高级索引。当切片用于两者时，结果是相同的。但高级索引会导致复制，并且可能有不同的内存布局。

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PyTorch基础介绍

（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。...在计算机中，数字对应数学中的标量（0个索引），数组对应数学中的向量（1个索引），二维数组对应数学中的矩阵（2个索引）。而n维张量，意味着访问特定元素所需要的索引数量是n。...张量取消了上面说的界限，只使用一个n来表示所处理维度的数量。这里秩、轴和形状是使用张量时最关注的三个张量属性，且都与索引有关。...“tensor([0 , 0 , 0] , dtype=torch.int32)”在numpy和pytorch之间进行切换是非常快的，这是因为在创建新的pytorch张量时，数据是共享的，而不是后台复制的...因为torch.as_tensor函数可以接受任何Python的数组，torch.from_numpy()的调用只能接受numpy数组。

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Numpy基础知识回顾

NumPy的C语言编写的算法库可以操作内存，而不必进行类型检查或其它前期工作。比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。...基本的索引和切片 NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。...sum、mean以及标准差std等聚合计算（aggregation，通常叫做约简（reduction））既可以当做数组的实例方法调用，也可以当做顶级NumPy函数使用。...注意，这里使用argmax并不是很高效，因为它无论如何都会对数组进行完全扫描。...30（绝对值）的随机漫步（行），并调用argmax在轴1上获取穿越时间： In [269]: crossing_times = (np.abs(walks[hits30]) >= 30).argmax(

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NumPy 1.26 中文官方指南（一）

、切片和迭代一维数组可以像列表和其他 Python 序列一样进行索引、切片和迭代。...高级索引和索引技巧 NumPy 提供比普通 Python 序列更多的索引工具。除了之前我们所见到的按整数和切片进行索引之外，数组还可以通过整数数组和布尔数组进行索引。...使用布尔数组进行索引当我们使用（整数）索引数组对数组进行索引时，我们提供要选择的索引列表。使用布尔索引时，方法不同；我们明确选择数组中的哪些项和哪些项不要。...NumPy 通常创建以此顺序存储的数组，因此 ravel 通常不需要复制其参数，但是如果数组由另一个数组的切片组成或通过使用不寻常的选项创建，则可能需要进行复制。...高级索引和索引技巧 NumPy 提供的索引功能比常规 Python 序列更多。除了之前看到的通过整数和切片进行索引外，数组还可以通过整数数组和布尔数组进行索引。

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