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沙龙
2
回答
Numpy
:
尝试
在
数组
切片
的
切片
上
设置
值
python
、
arrays
、
numpy
、
indexing
我一直
在
尝试
执行以下操作: 给定一个
数组
,选择第一组索引。然后选择另一组索引,并将
数组
的
值更改为其他
值
。np.random.randn(15)ind_b = [0, 4, 5] r[ind_a][ind_b] = 1 我希望能够将第一组索引
的
第0、4和5个索引
设置
为1。因此,这将是原始
数组
的
第0、8和9个索引为1。 但是我使用
的<
浏览 32
提问于2019-02-23
得票数 1
回答已采纳
3
回答
将多个行片
设置
为
值
,并为每一行
设置
一个唯一
的
切片
。
arrays
、
numpy
给定2d
数组
,我可以将行片
设置
为特定
值
。[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0],我正在
尝试
将多个行片
设置
为一个特定
的
值
,并为每一行
设置
一个唯一
的
切片
。我有两个
数组
中
的
切片
的
开始和结束索引。starts = n
浏览 8
提问于2022-03-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在
切片
上
执行计算后创建新
的
ndarray
python
、
slice
、
numpy-ndarray
、
inequalities
我有一个四维
numpy
数组
,我想对它
的
几个
切片
执行计算,然后创建一个包含中所有
值
的
新
数组
。主要
的
问题是我有固定
的
3个维度
的
切片
,但是第四个轴有几个范围,我如何按第四个轴
上
的
范围
切片
呢?
浏览 12
提问于2019-04-15
得票数 0
1
回答
移位3Dnumpy
数组
python
、
arrays
、
numpy
、
3d
、
shift
我希望能够沿高度轴在任意方向上移动3D
numpy
数组
。如果给定3
的
正移位,则
数组
中
的
所有
值
都会向上移位,并且在
数组
的
底部会出现3个新
的
零片。如果给出了负移位,则会发生相反
的
情况,所有
切片
都会沿着高度轴向下移动,并且新
的
零
切片
会出现在顶部。 我已经
尝试
将
数组
重塑为1D,并左右移动,然后返回到3D。但是,这会使
数组</em
浏览 3
提问于2013-04-09
得票数 1
1
回答
python移位三维
数组
python
、
arrays
、
numpy
我
在
python中有一个三维
数组
。我想移动第一个z索引上
的
zx "cube“。但是移位
的
数量取决于y和x。换句话说,我希望我可以向
numpy
.roll提供类似
numpy
.roll(3Darray,2Dvector,axis=0)
的
东西,其中2Dvector将指定每个y
的
移位量。抱歉,如果这是一个糟糕
的
描述,我是新手。 下面是一个使用无意义3-D
数组
的
示例。第一个二维
切片
全
浏览 0
提问于2016-02-10
得票数 0
1
回答
来自3D
数组
的
3D
切片
python
、
numpy
、
multidimensional-array
、
slice
我有一个很大
的
3D,N x N x N
的
numpy
数组
,
数组
中
的
每个索引都有一个
值
。return cubic_slice_from_centerprint(cubic_slice_from_centerslice_center_y-1:slice_center_y+2,
浏览 1
提问于2020-07-04
得票数 0
1
回答
Numpy
:获取有效区域
的
边界角点
python
、
numpy
、
linear-algebra
我有一个n维布尔
值
的
numpy
数组
。我想要找到能够
切片
到
数组
中
的
索引,我
的
切片
包含所有True
值
和尽可能少
的
False
值
。用较少
的
数学术语来说,基本
上
我有一张3D图像,我希望能够根据我定义
的
给定函数自动裁剪它(例如,只关心标有绿色
的
部分)。做这件事最好
的
方法是什么?N维解决方案首选,以便我可以
浏览 20
提问于2021-01-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
怎么才能把一片蓬松
的
东西弄平?
python
、
numpy
我正在实现
numpy
的
ndarray子类,我需要修改__getitem__从
数组
的
扁平表示中获取项。问题是,__getitem__既可以用整数索引调用,也可以用多维
切片
调用。是否有人知道如何将多维
切片
转换为扁平
数组
上
的
索引列表(或单维
切片
)?
浏览 1
提问于2013-03-28
得票数 2
1
回答
多维索引
切片
后
的
数组
尺寸
python
、
arrays
、
numpy
、
slice
、
dimension
我想使用索引
切片
将多维
numpy
数组
(>2维)沿着它
的
两个轴进行
切片
。每个原始维度
的
最终结局是什么规则? import
numpy
as np 我将使用
numpy
.where创建一个索引元组,用于沿轴1和3
切片
: mask = np.where(np.
浏览 1
提问于2018-12-07
得票数 2
回答已采纳
1
回答
有效地替换R,G,B平面python中
的
像素
值
python
、
arrays
、
opencv
、
image-processing
我试图用给定
的
标量值替换图像中
的
R、G和B
值
。我使用np.where()找到了这个替换
的
x和y坐标。我希望用R,G和B平面上给定
的
标量值来代替这些位置。coords]=scalar2 image[:,:,0]=b image[:,:,2]=r 有人能提出一个更有效
的
方法来做到这一点吗
浏览 0
提问于2015-03-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将一维蒙面
数组
表示为
切片
列表
python
、
numpy
、
masked-array
我有一个带有布尔
值
(mask)
的
一维
numpy
数组
,我想将其转换为一个掩码为真的
切片
列表,例如:我想要得到
numpy
掩码
数组
操作(特别是np.ma.clump_masked())可以做到这一点,但我发现使用它
的
唯一方法是执行以下操作: np.ma.clump
浏览 11
提问于2022-02-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
条件
Numpy
切片
并附加到另一个
数组
python
、
numpy
、
append
、
conditional-statements
、
slice
我
在
Python中有两个
numpy
数组
。np.array([2.3, 1.4, 7.3, 1.8, 0, 0, 0])我想要一个来自vec_1
的
切片
,其中
切片
将是全0(除了最后一个)加上前面的(非0)
值
,因此来自vec_1
的
切片
将是:
切片
将替换vec_2
的
最后x个
浏览 7
提问于2021-03-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
删除Python字符串中
的
第一个字符
的
时间复杂度是多少?
python
、
string
、
time-complexity
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
回答已采纳
1
回答
numpy
:如何在
numpy
矩阵
的
切片
上廉价地应用布尔索引
数组
python
、
arrays
、
numpy
、
mask
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) tmp = dat
浏览 2
提问于2018-07-07
得票数 0
1
回答
python numba:如何对
numpy
数组
中
的
列进行
切片
?
python
、
numpy
、
numba
我知道numba
在
nopython模式下支持许多
numpy
函数:x= y[:,mycol]
在
nopython模式下不起作用。我发现
的
唯一
的
解决办法是
在
numba之外对
数组
进行
切片
,并将“
切片
”传递给我
的
numb
浏览 0
提问于2016-07-06
得票数 4
4
回答
从
numpy
数组
创建一组
切片
,用于并行化
numpy
、
parallel-processing
、
slice
我有一个像ids = ([0,0,0,1,1,2,2,2,2,4,5,5,5])这样
的
numpy
数组
和一些其他相同长度
的
numpy
数组
(比如a和b)。我想使用这些
数组
的
切片
执行一些独立
的
操作,这些
切片
被定义为共享相同(连续) ids集
的
索引。也就是说,我想定义一组
切片
,如下所示 slice_0 = 0:3slice_2 = 5:9 .
浏览 37
提问于2017-02-23
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何在给定
的
一维
数组
中找到所有的峰值?
python
、
arrays
、
numpy
、
image-processing
我想找到一个给定
的
一维
数组
的
所有峰值,它是这样生成
的
:vertical_projection = np.sum(projCopy, axis=0)(这个
数组
包含二进制图像
的
每一列中黑色像素
的
总和)。当我打印这个
数组
时, 960 00 0 0 0 0 0
浏览 1
提问于2021-04-29
得票数 1
回答已采纳
9
回答
Python/
numpy
棘手
的
切片
问题
python
、
numpy
、
slice
我对一些麻木
的
东西有意见。我需要一个
numpy
数组
来以一种不寻常
的
方式工作,它返回一个
切片
作为我已经
切片
的
数据
的
视图,而不是一个副本。
numpy
的
默认行为是获取
切片
的
副本,所以我实际得到
的
是:我已经将此
数组
作为ndarray
的
子类,因此如果需要,我可以对其进行进一步
的</
浏览 2
提问于2009-10-19
得票数 3
回答已采纳
1
回答
获取3Dnumpy
数组
中某一轴
上
连续非nans
值
之和
的
最大
值
python
、
python-3.x
、
numpy
假设我有一个形状为(4,6,3)
的
3D
数组
a。我想对轴0
上
连续
的
非nan
值
求和,并计算轴0
上
新形成
的
数组
b
的
最大
值
。我可以让它在轴1和轴2
上
循环工作,但是对于我需要处理
的
数组
(1000个维数为~(500,1500,800)
的
数组
),这是不切实际
的
慢。EDIT1: 第一种(非循环
的
)试探性方法导
浏览 30
提问于2021-02-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
scipy.sparse和
numpy
中处理不同
的
切片
行为
python
、
arrays
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
设置
我知道,
在
.sparse-module中,稀疏矩阵与
numpy
-arrays不同。另外,我知道像这样
的
关于稀疏
数组
切片
的
问题。无论如何,这个问题和大多数其他问题都涉及
切片
的
性能。我
的
问题是如何处理他们不同
的
切片
行为。正如一开始所说
的
,我知道使用sparse_matrix.A等会给我想要
的
结果。无论如何,将稀疏矩阵转换为
数组
浏览 0
提问于2019-07-22
得票数 0
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