在numpy数组上的任意轴之间采样
是指从多维数组中选择特定轴上的一部分元素。这可以通过使用numpy的切片操作来实现。
numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。它是云计算和数据科学领域中常用的工具之一。
在numpy中，可以使用切片操作来选择数组的特定部分。切片操作使用冒号（:）来指定范围。例如，对于一个二维数组，可以使用切片操作选择特定的行或列。
以下是一个示例代码，演示如何在numpy数组上的任意轴之间进行采样：
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 选择第一列
column = arr[:, 0]
print("第一列：", column)
# 选择第一行和第三行
rows = arr[[0, 2], :]
print("第一行和第三行：", rows)输出结果：
第一列： [1 4 7]
第一行和第三行： [[1 2 3]
[7 8 9]]在这个例子中，我们创建了一个二维数组arr，然后使用切片操作选择了数组的第一列和第一行以及第三行。
numpy的切片操作非常灵活，可以在任意轴上进行采样。通过组合切片操作，可以选择数组的任意部分。
对于numpy的更多详细信息和使用方法，可以参考腾讯云的numpy产品介绍链接：腾讯云numpy产品介绍
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>>> arr2d
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[7, 8, 9]])
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array([[1,3,6,7,4],
[3,2,5,9,1]])
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np.sum(mat, axis=0)
# sum rows
np.sum(mat, axis=1)
# min of columns
np.min(mat, axis=0)
一切都和预期的一样。但是如果我使用numpy.delete，我必须切换：
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1 2 3 4 5
0 2 2 4 6
1 2 5 6 1
2 4 5 6 7
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预期产出为
1 2 3 4 5
0 1 1 4 6
1 1 5 6 1
2 4 5 6 7
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data=np.loadtxt("inputdata")
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但
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7 8 9
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0 0 0
0 0 0
1 2 3
4 5 6
7 8 9
0 0 0
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0 0 0
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Out[52]: [[2, 3], [0, 1], [6, 7], [4, 5]]
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Out[60]:
array([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5],
[6, 7]])
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获取二维阵列相对于一维阵列大小的尺寸
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from numpy import *
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print x
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用2个索引列表索引2D Numpy数组
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x_indexed = x_rows[:,column_indices]
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x_new = x[row_indices,column_indices]
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明确的权威解释的数字？
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这里有一个解释：
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>>> b = np.arange(12).reshape(3,4)
>>> b
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(轴0)是3行。
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如何在没有循环的情况下修改特定位置的二维numpy数组？
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我有一个二维numpy数组，我有一个应该设置为特定值的行和列的数组。让我们考虑一下下面的例子
a = array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
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a = array([[1, 2, 0],
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轴是如何在numpy数组中的2d矩阵中定义的？
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我最近学习了NumPy数组，但我搞不懂axis=0和axis =1代表什么？我在互联网上搜索过，得到axis=0表示行，axis=1表示列，但当我开始做一些练习时，我搞不懂axis在两个不同的函数np.delete()和np.sum()上如何不同地工作。
#input
import numpy as np
arr = np.array([(1,2,3,4),(5,6,7,8),(9,10,11,12)])
print(arr)
print(np.sum(arr,0)[1])
#output
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
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我试过了：
findex = np.where((freqs>63)&(freqs<92))
findex = np.array(findex[0])
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一维和二维数组的Numpy不同行为
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这是代码片段
import numpy as np
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arr = np.array([1,2,3,4,5])
slice_arr = arr[:3] # taking first three elements, behaving like reference
slice_arr[2] = 100 # modifying the value
print(slice_arr
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替换For循环中多维数组中的一列
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现状：
1个多阵列np.ndarray (2000行7列)
然后我有一个函数(for循环)，它一次只查看一个(2000行和1列)，因此For循环将运行7次
计算结果将存储在另一个名为out的数组中(2000行和1列)。
问题：
我想将结果存储在与我开始时相同的多数组中
问题：
Numpy中是否有替换函数或任何其他方法来替换它？
浏览 5提问于2022-11-08得票数 0
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