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Python库介绍10 切片访问

numpy的切片访问是一种选择数组元素子集的方法它允许通过指定起始索引、结束索引和步长来选择数组中的一部分数据【一维数组切片访问】numpy一维数组切片操作与python列表切片操作一样切片运算有两种形式...a)print(a[2:5])如图，a[2:5]提取了数组a的a[2]、a[3]、a[4]元素注意，start、end都可以留空，分别代表从第一个元素开始、直至最后一个元素结束，例如：[:5]在这个例子中表示...[0:5][2:]在这个例子中表示[2:10]※这里的切片访问跟range()函数一样，满足左闭右开的关系，即最左边取a[2]元素，最右边取a[5-1]元素步长(step)可以指定选取元素的间隔，使得程序每隔...n个元素取一个值，例如：import numpy as npa=np.arange(1,10)print(a)print(a[1:9:2])a[1:9:2]表示取出数组a的a[1]到a[8]的元素，每隔...2个元素取一个值【多维数组切片访问】多维数组的切片访问可以结合多维数组的索引访问和一维数组的切片访问来理解即，对多维数组的若干个轴进行切片，它的语法跟一维数组的切片是一样的，例如：import numpy

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    教程 | NumPy常用操作

    ============== array([0, 2, 4, 6, 8]) 其中 arange([start],stop,[step]) 声明了该数组元素起始与终止的值，而 step 定义了给定区间内采样的步幅大小...np.diff() 若给定一个数组，我们该如何求取该数组两个元素之间的差？NumPy 提供了 np.diff() 方法以求 A[n+1]-A[n] 的值，该方法将输出一个由所有差分组成的数组。...其中 n=1 代表执行一次求差分，并返回差分的数组。而 n=2 代表执行两次差分，并返回第二次求差分后的数组。第二次求差分是在第一次差分结果数组上进行的。...如下对 A 求两次差分等价于对上文 B 再求一次差分。...NumPy 数组的索引方式和 Python 列表的索引方式是一样的，从零索引数组的第一个元素开始我们可以通过序号索引数组的所有元素。

    2.1K40

    资源 | 从数组到矩阵的迹，NumPy常见使用大总结

    下面，我们分别创建了一个 Python 数组和 NumPy 数组： # python array a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] # numpy array A = np.array([...============== array([0, 2, 4, 6, 8]) 其中 arange([start],stop,[step]) 声明了该数组元素起始与终止的值，而 step 定义了给定区间内采样的步幅大小...np.diff() 若给定一个数组，我们该如何求取该数组两个元素之间的差？NumPy 提供了 np.diff() 方法以求 A[n+1]-A[n] 的值，该方法将输出一个由所有差分组成的数组。...其中 n=1 代表执行一次求差分，并返回差分的数组。而 n=2 代表执行两次差分，并返回第二次求差分后的数组。第二次求差分是在第一次差分结果数组上进行的。...NumPy 数组的索引方式和 Python 列表的索引方式是一样的，从零索引数组的第一个元素开始我们可以通过序号索引数组的所有元素。

    8.5K90

    JavaScript实战：探究数组循环截取的实现技巧

    这样描述可能不是特别清晰，下面我把需求进行举例拆解，一看就明白了。需求拆解假设有一个数组是[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，数组长度是9，每次都是截取4个元素，开始索引每次截取完成后会+4。...实现方法for循环实现你想要从一个数组中每隔10秒钟截取4个元素，并且索引循环滚动。例如，数组长度为9时，第一次取前4个，第二次从第5个开始取，之后再循环到开头。...如果 startIndex + 4 超过数组长度，则通过两次 slice 操作：第一次从 startIndex 到数组末尾，第二次从数组头部截取剩下的元素。...如果你对slice数组方法比较熟悉，数据量不大的情况下，用这种方式实现，可读性会更好，更容易让人明白意图。...总结通过这个实际需求，相信你学会了如何用JavaScript循环截取指定长度的数组，一开始看代码理解会有点点绕，多看几遍就好了。

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    挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

    用它来构建数组 (★☆☆) 39. 创建一个大小为10的向量，值为0到1的小数(不包含0和1) (★★☆) 40. 创建一个大小为10的随机向量并对其进行排序 (★★☆) 41....如何比np.sum更快地对一个小数组求和？(★★☆) 42. 设有两个随机数组A和B，检查它们是否相等 (★★☆) 43. 使数组不可变（只读） (★★☆) 44....什么东西与numpy数组的枚举等价？(★★☆) 56. 生成一个通用的二维高斯型数组 (★★☆) 57. 如何将p个元素随机放置在二维数组中 (★★☆) 58....如何使用numpy数组实现the Game of Life？(★★★) 89. 如何获取一个数组里面前N大 (the largest n) 的元素? (★★★) 90....设有两个矢量（X，Y）描述的一条路径，如何使用等距样本法对其进行采样 99. 给定整数n和2维数组X，从X中选择可以解释为具有n度的多项分布的行，即，仅包含整数并且总和为n的行。

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    NumPy进阶修炼｜基础

    1 创建并查看数据 首先导入并查看NumPy版本，我的版本是1.17.2，由于版本不同可能有些代码写法不一样 ? 接着我们来创建一个数组? ? 当然我们可以将列表嵌套在列表中创建一个二维数组? ?...(1,2)说明该数组是一个1行2列的二维数组，OK我们接着来查看在第一期中重点介绍的数据类型? ?...当然结果是一样的，现在我们对NumPy 数组中的一些重要的基础属性有了一定了解之后我们来学习如何访问/修改数据。 2 访问并修改数据 我们重新创建一个数组 ?...还有一些其他的方法，比如每隔2个数访问一次第一行中从第二个数据到第7个数据的两种写法 ? 在学会如何访问NumPy数组中元素之后，现在我们学习修改数组中元素，比如修改第2行第2列数据? ?...上面都是使用一维或二维的数据来示例，如果是更高维的数组操作是类似的，比如我们创建一个三维数组 ? 我们可以使用类似的方法来访问数组中的元素 ?

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    JAX 中文文档（十三）

    bitwise_not(x, /) 计算按位取反（bit-wise NOT），即按位取反，对每个元素进行操作。 bitwise_or(x1, x2, /) 计算两个数组按位或的结果。...fmin(x1, x2) 数组元素的逐元素最小值。 fmod(x1, x2, /) 返回除法的元素余数。 frexp(x, /) 将 x 的元素分解为尾数和二次指数。...positive(x, /) 数值的正值，逐元素操作。 pow(x1, x2, /) 将第一个数组元素按第二个数组元素的幂进行元素级操作。...power(x1, x2, /) 将第一个数组元素按第二个数组元素的幂进行元素级操作。 printoptions(*args, **kwargs) 设置打印选项的上下文管理器。...当内置pickle模块遇到Array时，它将通过紧凑的位表示方式对其进行序列化，类似于对numpy.ndarray对象的处理。解封后，结果将是一个新的Array对象在默认设备上。

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    NumPy 秘籍中文第二版：十一、最新最强的 NumPy

    numpy.random.choice()随机抽样 使用datetime64类型和相关的 API 简介 自《NumPy 秘籍》第一版以来，NumPy 团队引入了新功能； 我将在本章中对其进行描述。...部分排序不能在顶部元素集中保留正确的顺序。 子例程的第一个参数是要排序的输入数组。 第二个参数是整数或与数组元素的索引相对应的整数列表。...partition()子例程正确地对那些索引处的项目进行排序。 一个指定的索引给出两个分区。 多个索自举致两个以上的分区。 该算法保证分区中小于正确排序项目的项目位于该项目之前。...3 1 2 3 7 7 4 4] 工作原理 我们对 9 个元素的数组进行了部分排序。...操作步骤 我们将折刀重采样应用于随机数据。 通过将其设置为 NaN（非数字），我们将跳过每个数组元素一次。

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    Python Numpy随机数生成的实战技巧分享

    生成随机排列和选择 在数据分析和机器学习中，常常需要对数据进行随机洗牌或采样。...生成随机排列 np.random.permutation() 用于对数组或整数进行随机排列。...随机选择 np.random.choice() 可以从给定的数组中随机选择元素，支持有放回和无放回的抽样。...这在调试机器学习模型或进行实验时非常有帮助。 高效生成大规模随机数 Numpy在生成大规模随机数时表现出色，能够以非常高的效率处理大数组的随机数生成任务。可以直接指定数组的大小来生成大量随机数。...总结 本文详细介绍了如何使用Python的Numpy库生成各种类型的随机数。探讨了如何生成均匀分布、正态分布、二项分布等特定分布的随机数，以及如何进行随机排列和采样。

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    Numpy库的学习（三）

    今天我们继续学习一下Numpy库的学习 废话不多说 ，开始讲 比如我们现在想创建一个0-14这样一个15位的数组 可以直接写，但是很麻烦，Numpy中就给我们了一个方便创建的方法 numpy中有一个arange...我们这里定义了一个array数组，又定义了一个b，arange（4）也就是[0,1,2,3] 那么，我先来看看如何相减，c=a-b 得到的结果是 [[20 29 38 47]]  也就是说，numpy中...，对于相同纬度的东西进行相减，也就是对应位置上的相减 那么我们接着让C减去一个没有维度的，单独的数值，是什么情况 [[19 28 37 46]] 得到这样一个结果，也就是说，所有的元素都进行相减操作 那么我们让...b做一个平方操作，可以看到，b的所有元素都进行了平方操作。...那么对于做大小对比的操作，我们可以看到，对每一个元素都进行了大小判断，是不是小于35，返回True False 我们下来，看看矩阵操作 ?

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    Python图像灰度变换及图像数组操作

    使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理numpy简介：NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、...通过对图像的数组进行直接操作，就可以完成很多图像处理。numpy的相关知识网上有很多资料，作为python科学计算的基础，还是非常值得认真学习的。...使用图像数组进行基本图像操作：认识图像数组：通过下面这几个程序我们看一下图像与灰度图的图像数组，以及numpy数组的切片。...()完成，如im = Image.fromarray(im)图像数组的简单应用——灰度变换：灰度图像：灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。......200 区间im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小)#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图subplot

    3.6K20

    机器学习速查笔记-Numpy篇

    numpy np.unique(A) 对于一维数组或者列表，unique函数去除其中重复的元素，并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表 A = [1,1,2,3,4,4,5,5,6] a...: a：一维数组或者int型变量，如果是数组，就按照里面的范围来进行采样，如果是单个变量，则采用np.arange(a)的形式 size : int 或者 tuple of ints, 可选参数 (决定了输出的...如果给定的是, (m, n, k), 那么 m n k 个采样点将会被采样. 默认为零，也就是只有一个采样点会被采样回来。)...DataFrame或Series则元组第二项维空(其实就是只有一个元素的元组) 例(5,) reshpae（方法） 是数组对象中的方法，用于改变数组的形状,也可以用来改变数据的维度，如1D->2D。...reshape函数生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，不管是改变新数组还是原始数组的元素，另一个数组也会随之改变： 关于Python中reshape函数参数-1的意思？

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    小白音频测试之Python对音频进行频谱分析

    初衷 语音识别领域对音频文件进行频谱分析是一项基本的数据处理过程，同时也为后续的特征分析准备数据。...常用的音频采样频率有8kHz、11.025kHz、22.05kHz、16kHz、37.8kHz、44.1kHz、48kHz等，如果采用更高的采样频率，还可以达到DVD的音质 对采样率为44.1kHz...背景知识: (一个AAC原始帧包含一段时间内1024个采样及相关数据) 分析： 1.AAC 音频帧的播放时间=一个AAC帧对应的采样样本的个数/采样频率(单位为s) 一帧 1024个 sample。...wave_data.shape = -1,2 将数组转置 wave_data = wave_data.T #time 也是一个数组，与wave_data[0]或wave_data[1]配对形成系列点坐标...N=44100 start=0 #开始采样位置 df = framerate/(N-1) # 分辨率 freq = [df*n for n in range(0,N)] #N个元素 wave_data2

    5.7K52

    深度学习基础：1.张量的基本操作

    内容速览 张量(Tensor)的基本含义 用到的库和框架 张量的创建 通过列表创建张量 通过元组创建张量 将numpy创建的数组转换成张量 二维数组的创建 张量的类型 查看变量的类型 创建固定类型的张量...t1[: 8: 2] # 从第一个元素开始索引到第9个元素（不包含），并且每隔两个数取一个 tensor([1, 3, 5, 7]) 二维张量索引  二维张量的索引逻辑和一维张量的索引逻辑基本相同...，二维张量可以视为两个一维张量组合而成，而在实际的索引过程中，需要用逗号进行分隔，分别表示对哪个一维张量进行索引、以及具体的一维张量的索引。...3) t2 tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) t2[0, ::2] # 表示索引第一行、每隔两个元素取一个...张量的函数索引  在PyTorch中，我们还可以使用index_select函数，通过指定index来对张量进行索引。

    5K20

    软件测试|Python科学计算神器numpy教程（四）

    输出第一个元素：1print(arr[1, 2]) # 输出第二行第三列的元素：6print(arr[2, 0]) # 输出第三行第一列的元素：7数组切片NumPy的切片功能允许我们提取数组的子集，...切片操作使用冒号（:）进行分隔，并可以在方括号（[]）中与索引操作结合使用。切片操作返回一个新的数组，其中包含所选范围内的元素。...2]) # 输出从头到尾的每隔一个元素：[1, 3, 5]多维数组切片import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8,...我们将在后面的文章中进行介绍。总结NumPy的索引和切片功能为数据科学家和研究人员提供了强大的工具，用于访问和操作数组中的元素。...无论是提取特定元素、选择数据子集还是进行数组操作，NumPy的索引和切片功能为我们提供了强大而灵活的工具。

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    一文让你入门CNN，附3份深度学习视频资源

    卷积的定义 CNN如何工作 最大池化与降采样 交流层 一些资源 卷积网络对图像进行物体辨识，可识别人脸、人类个体、道路标志、茄子、鸭嘴兽以及视觉数据中诸多其他方面的内容。...所示为水平呈现的2x3x2张量（想象各二元数组的底元素沿Z轴延伸以直观把握三维数组的命名原因）： ?...卷积网络对四维张量的处理如下所示（请注意嵌套数组）。 ? Python Numpy中NDArray和 “张量” 同义互换使用。...最大池化与降采样 卷积网络的下一层有三个名称：最大池化、降采样和二次抽样。如卷积的方法一样，将激活映射图每次一个片块地输入降采样层。...压缩第二组激活映射图的第二次降采样。 一节点一标记对输出进行分类的完全连接层。 随着信息损失增多，由卷积网络处理的图案变得更为抽象，与人类肉眼所能识别图案之间的差异也变得更大。

    1.9K70

    70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

    答案： 4.如何从1维数组中提取满足给定条件的元素？ 难度：1 问题：从arr数组中提取所有奇数元素。 输入： 输出： 答案： 5.在numpy数组中，如何用另一个值替换满足条件的元素？...答案： 方法2是首选，因为它创建了一个可用于采样二维表格数据的索引变量。 43.用另一个数组分组时，如何获得数组中第二大的元素值？ 难度：2 问题：第二长的物种的最大价值是什么？...答案： 44.如何按列排序二维数组？ 难度：2 问题：根据sepallength列对iris数据集进行排序。 答案： 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值？...输入： 输出： 答案： 54.如何使用numpy排列数组中的元素？ 难度：2 问题：为给定的数字数组a排序。 输入： 输出： 答案： 55.如何使用numpy对多维数组中的元素进行排序？...难度：2 问题：将numpy的datetime64对象转换为datetime的datetime对象。 答案： 67.如何计算numpy数组的移动平均值？

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