假设我在Python中使用numpy,并且我有一个任意大小的二维数组。为了方便起见,假设我有一个5 x 5的数组。具体的数字对我的问题并不是特别重要;它们只是一个例子。[15,16,17,18,19],现在,假设我想要取这个数组的2D切片。为了得到紧邻2,2的单元格,我将简单地使用a[1:4,1,4],它将产生预期的
据我所知,np.apply_over_axis是迭代Numpy数组的一种可行的替代方法,因为使用python的方式存在瓶颈,这会使事情变得更慢;然而,迭代似乎花费了apply_over_axis大约9%的时间!在这个上,我决定为自己做一个快速的计时:import timeit
ial = [i for i in xrange(100)我真的不太了解timeit
我正在尝试将一个布尔掩码数组应用到我的numpy矩阵的一个切片上。我只想出以下方法来实现这一点,首先将这个切片复制到一个单独的数组中,然后在这个临时数组上应用布尔掩码,并将其复制回矩阵中。但是我找不到)一种更便宜的方式来实现它?也就是,没有复制的成本。#(data is a numpy 2d matrix)