2回答
对于越界索引，我是否可以使用回退到默认值的NumPy N-D数组进行索引？下面是一些虚构的np.get_with_default(a, indexes, default)的示例代码 import numpy as np [(np.array([0, 0, 1, 1, 2, 2]), np.array([1, 2, 2, 3, 3,
浏览 30提问于2020-09-29得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个大小为(5,7,3)的矩阵A和一个大小为(5,3,8)的矩阵B。我想把它们相乘，C的大小是(5,7,8)。这意味着矩阵A中的一个大小为(7,3)的二维子矩阵将分别与矩阵B中的一个大小为(3,8)的二维子矩阵相乘。所以我必须乘以5倍。最简单的方法是使用循环和numpy： C[u] = numpy.dot(A[u],B[u])
有没有办法不使用循环就能做到这一点呢？
浏览 4提问于2017-08-08得票数 2
1回答
假设我有一个三维数组x，我知道我可以这样做：但是，如果x是一个N-D数组，并且我想在它的第M维放入一个索引(ind)，该怎么办呢？我尝试像使用x.take(ind, axis=M)一样使用numpy.take，但这会返回分片数组的副本，而不是引用。
Numpy为此提供了什么函数吗？
浏览 2提问于2018-04-23得票数 0
1回答
我有一个numpy 5D数组，希望删除第一个元素并将一个新元素推送到索引的末尾。image_height,image_width,image_channel])这就是要更新的内容：images[0,29,:,:,:]
如何从N-D大小的数组中删除和添加元素？
浏览 6提问于2018-01-12得票数 0
回答已采纳
单元格列表是在N-D网格中维护数据点列表的数据结构。例如，以下是2d索引的列表： ind = [(0, 1), (1, 0), (0, 1), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (1, 1)] 转换为以下2x2单元格列表： cell = [in range(2)] for _ in range(2)] cell[ind[i][0], ind[i][1]].append(i) numpy中有没有一种矢量化的方法可以将索引列表(ind)
浏览 10提问于2019-05-16得票数 0
2回答
我正在处理一个大型的N-D数值数组。我希望只保留那些存在于不同numpy数组中的元素，并将其余的值设置为0。例如，如果我们考虑这个numpy数组 array([[[36, 1, 72], [28, 68, 17],
[84, 75,
浏览 37提问于2020-11-27得票数 0
回答已采纳
索引(start和end以列表格式提供)。怎么做？谢谢。切片一维阵列a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])print(a[2:5])切片2d阵列a = np.array([[2, 3, 2],])
end = [1, 2]
print(a[start[0]:end[0], start[1]:end[1]
浏览 1提问于2020-12-17得票数 0
回答已采纳
3回答
我有一维NumPy数组，它表示n-d网格上的点.每个NumPy数组表示维度中的点。我想要生成一个合并的NumPy数组，它将具有一个形状为(n , m)的n-d网格，其中n将len(dim-1) * len(dim-2) * ...和m是维数。
浏览 3提问于2016-06-03得票数 1
回答已采纳
2回答
这是我第一次尝试在numpy中使用大步，与不同过滤器上的简单迭代相比，它确实提高了速度，但是它仍然相当慢(感觉至少有一两件事情是完全多余的或效率低下的)。import numpy as npfrom numpy.lib import stride_tricks
def get_rotating_kernels
浏览 0提问于2012-10-19得票数 4
回答已采纳
有没有一种直接的方式来使用调用NumPy的argmax或argmin函数在N数组的单个维度上的输出来定义该数组的索引？>>> import numpy as np>>> temperature_map_t0 = np.array15], [23, 10, 12]])
>>> temperature_map = np.dstack([temp
浏览 2提问于2013-04-19得票数 2
回答已采纳
1回答
但是，有没有办法在mgrid的元组参数中混合使用片和索引数组呢？np.s_[1:3, 4:8] + (np.array([1,2,3]), np.array([7,8]))) 应该会产生与 np.mgrid[1:3, 4:8, 1:4, 7:9] 但一般而言，元组中的索引数组可能不能表示为切片需要解决这个任务才能创建N-D元组的索引，提供了切片+使用np.mgrid索引的混合，就像在this my answer for another question
浏览 10提问于2020-09-28得票数 1
回答已采纳
2回答
在numpy数组的基本切片中，
规则：假设n是被切片的维度中的元素数。然后，如果没有给出，则k>0的默认值为0，k<0的默认值为n。如果不给j，则k>0的默认值为n，k<0的默认值为-1。如果不给k，则默认值为1。注意:：是与:相同的，并意味着沿此轴选择所有索引。我所理解的:可以按自上而下的顺序排
浏览 8提问于2016-01-29得票数 4
我使用Python和numpy已经有几个星期了。直到今天我才意识到b = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])a @ b即使第一个在代数中没有意义所以我的问题是，.dot的算法在第一次计算中是如何工作的？或者numpy是如何考虑一维和N-D数组的？
浏览 0提问于2021-10-19得票数 0
1回答
来自numpy的文档：两个数组的点积。具体来说，
如果a是一个N-D数组，b是一个一维数组，则它是a和b.的最后一个轴上的和积。如果a是一个N-D数组，b是一个M-D数组(其中)，则它是a的最后一个轴和b:的第二到最后一个轴上的和积。然而，当我在Python空闲中尝试这样
浏览 7提问于2021-03-13得票数 4
回答已采纳
例如，我们在ismember的文档中看到Locb似乎代表"location in B“。Lia是什么意思？会不会是像"line in A“这样的东西？
浏览 2提问于2015-08-19得票数 1
1回答
如果ndlist是一个N-D数组，我可以执行以下操作：什么是清单的等价物？编辑ndlist的(0,0,0,0)元素需要如下所示：对于专横的土著人：正如您所看到的，我不能用这种方式为通常情况下的列表进行索引，因为在这种情况下，不预先知道ndim，因为它需要键入最多的ndim。. ,0)将不是一个问题，因为我可以使用元组同时索引所有维度，
浏览 3提问于2021-11-04得票数 0
回答已采纳
1回答
给定中的任何N元组(也称为N片)，如何将其转换为表示为一维数组元组(沿每个轴的索引)的N数组的相应索引？例如，如果我们有np.nd_slice_to_indexes下一个代码：print(np.nd_slice_to_indexes(np.s_[1 : 3]))应打印(array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([5, 7, 9, 5, 7,
浏览 3提问于2020-09-28得票数 1
回答已采纳
3回答
我知道要在Python中生成列表，可以使用如下命令：而不是像这样使用for循环：for i in range(5):有没有一种方法可以在不使用for循环的情况下做2D列表： row = [] row.append((x+y)**2)在Python中有没有其他表示2D数组的替代方案？
浏览 2提问于2013-06-20得票数 2
回答已采纳
3回答
我正在寻找一种有效的方法，以找到元素在3D或N数组中的相等，例如，在图像的RGB像素上的等价物。一些测试数据：b = a.copy()b[5,5] = 1d =numpy.array([a,b,c])equal_mask = (d[0] == d[1]) & (d[0] == d[2])equal_mask= d.min(axis=
浏览 0提问于2016-06-03得票数 1
回答已采纳
2回答
，只需将切片转换为索引，然后将这些索引连接起来。我希望NumPy保留切片表示的概念，因为所有的切片都可能很长，并且将这些切片转换为索引并将其存储为索引是效率低下的。我希望NumPy知道所有连接视图的底层切片，以便在内部只对切片范围进行简单的循环。但是，如果numpy可以保留源片集而不是整数数组的概念，那么首先它是轻量级的(更不用说内存消耗了)，其次是不需要在C++循环中更有效地从内存numpy内部循环(迭代)读取索引
浏览 5提问于2020-09-29得票数 3
回答已采纳
云服务器
ICP备案
云直播
腾讯会议
对象存储
腾讯云开发者
