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此slice+assignment操作尝试意外失败： >>> x = np.array([True, True, True, True])>>> x>>> x[0:4][0:2] = False
浏览 20提问于2019-09-07得票数 1
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我一直在寻找一种高效而优雅的方式来做到这一点。我希望这个例子能解释我的担忧。omega[omega < 0.0] = omega + 2 * np.pi第二个语句可能会覆盖第一个语句的计算值我找到了np.piecewise，但它没有提供这样的行为。tmp = [] if
浏览 3提问于2012-02-09得票数 1
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我希望使用相应的格式之一构造块矩阵。最终，矩阵必须转换为CSC。我的问题(有关表现)如下：
使用切片是明智的，还是应该使用scipy.sparse.bmat？如果确实使用切片，那么应该使用哪种矩阵类型来插入块(我分配了表单M[a
浏览 1提问于2019-03-07得票数 1
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numpy是否为在矩阵上执行的每个操作分配新矩阵？切片操作：链式操作怎么样？Numpy是个很棒的图书馆，但我只想知道引擎盖下面发生了什么。我的直觉说，切片操作可以修改内存视图，但我不知道分配。
浏览 1提问于2015-11-04得票数 5
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我有一个巨大的numpy内存错误的数据问题，我尝试使用切片来处理它，就像下面的images = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])printtype(images[0])
images = images.astype
浏览 0提问于2017-10-26得票数 2
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在更改列表切片的值(通过索引)时，我遇到了以下意外行为： # Expected behavior:>>> a>>> a[2] = 5:][0] = 'hello'[1, 2, 'y', 2] # I would have expected [1, 'hello', 'y', 2] here 如您所见，您可以通过将
浏览 14提问于2019-08-23得票数 3
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与使用list (或更高维度的list of list等)相比，使用dtype='o'将Python对象存储在list中的优缺点是什么？
在这种情况下，numpy数组是否更有效？
浏览 1提问于2013-04-11得票数 18
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我试图对list内部结构进行子类化，但是我的新列表表现得很奇怪，我相信__setslice__ & __getslice__应该受到责备。我对list所做的更改并不是侵入性的，而且实际上是幕后的；因此对于用户来说，它的行为应该与常规的list完全一样。class IHateCoding(list):
浏览 4提问于2014-06-07得票数 0
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通过切片/索引对数组进行索引会创建一个轻量级的视图(不复制数据)，并允许分配给原始数组的元素。也就是说。import numpy as npa[2:4] = [6, 7]# [1 2 6 7 5]
但是对于多个视图，我如何将它们连接起来以创建一个仍然分配给原始第一个数组的更大的视图我希望NumPy保留切片表示的</em
浏览 5提问于2020-09-29得票数 3
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numpy数组通常可以通过索引来访问，所以:,1应该等同于，或者我是这么认为的。有人能解释一下为什么不是这样吗？
浏览 1提问于2013-05-19得票数 1
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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单片操作是否像上面所示的O(1)？如果不是O(1)，我是否可以以O(1)的复杂度执行操作？
浏览 5提问于2020-12-27得票数 2
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我正在尝试使用numpy从卷中提取切片。卷是512x512x132，我想要切片号66。每个体素都是一个无符号的16位整数。我的代码是：original = numpy.reshapeslice = original[:,:,66]
f = open('test.rawl',
浏览 1提问于2012-11-09得票数 1
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有没有办法获取列表的一个子部分，它充当一个列表，并将更改反映回源列表？y.reverse()所需输出，请注意元素3到7的反转：如果这是不可能的，有没有其他设施将提供类似的功能？这可能是我想要做的事情的一个更好的例子，据我所知，切片赋值不能处理它。至少，不是很优雅。
浏览 0提问于2013-04-13得票数 2
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此链接：
因为切片是多字结构，而不是指针，所以切片操作不需要分配内存，甚至不需要为通常可以保存在堆栈上的片头分配内存。这种表示使切片使用起来与在C.Go中传递显式指针和长度对一样便宜。Go最初将切片表示为指向上述结构的指针，但这样做意味着每个切片操作都分配了一个新的内存对象。即使使用快速分配器，这也为垃圾收集器带来了许多
浏览 6提问于2015-03-22得票数 1
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我有一个列表，看起来像这样：我想生成一个经过过滤的列表，如下所示：Python是否提供了自定义切片的约定。像这样的东西：
lst[1, 5, 6, 8, 9, 12] # slice a list by index
浏览 0提问于2013-01-02得票数 8
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Numpy使用视图对象来最小化内存复制。下面的代码使用索引列表对原始ndarray进行切片。结果是None，这意味着arr[ [0, 3] ]被分配了自己的内存。arr = np.arange(5)在范围切片的情况下，arr[0:2]返回一个指向原始ndarray ([0 1 2 3 4])的视图在2D切片的情况下，它的</e
浏览 0提问于2021-07-03得票数 1
我正在尝试根据triu_indices获得的索引为一个4张量的切片赋值。但是，我只能为切片视图赋值，而不能为底层数据赋值。t_vec = np.ones(6,6)n_nnoccs = 4
t2 = np.zeros
浏览 9提问于2019-08-17得票数 1
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import numpy as np A = np.array([[eps, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1]])如果我们运行solve_eps(2)，您将看到切片没有分配：
但是它不会将它分配给切片！
浏览 0提问于2018-02-15得票数 3
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