numpy slice奇怪的行为

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python、numpy、slice

我有一个5维数组，如下所示 a=np.random.randint(10,size=[2,3,4,5,600]) a.shape #(2,3,4,5,600) 我想得到第二个维度的第一个元素，以及最后一个维度的几个元素

浏览 26提问于2021-08-16得票数 4

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Array.prototype.slice奇怪的行为

javascript

考虑下面这段代码，每行的末尾都有控制台输出： console.log(arguments) // { '0': 1, '1': 2, '2': 3, '3': 4, '4': 5 } console.log(Array.pr

浏览 0提问于2013-07-10得票数 8

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array_slice函数的奇怪行为

php、arrays、slice

我有一段代码，它在循环中对数组的一部分执行一些操作： for($i = 0; $i<=sizeof($posts); $i+=21){ //var_dump($postsToCheck);} 但它并不是以它应该的方式工作的。数组的每个部分都应该包含20条记录，但只有在第一次迭代中才会出现这种情况。第二个有

浏览 21提问于2019-10-02得票数 0

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Numpy多维数组切片

python、arrays、multidimensional-array、indexing、numpy

假设我定义了一个3x3x3的numpy数组现在，我可以使用返回array([ 1, 10, 19])的x[:, 0, 1]获得一个包含每个3x3子数组的(0,1)元素的数组。如果我有一个元组(m，n)，并且想要检索存储在元组中的每个子数组(0，1)的(m，n)元素，该怎么办？例如，假设我有t = (0, 1)。我尝试过x[:, t]，但它没有正确的<e

浏览 1提问于2011-09-07得票数 8

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NumPy二维数组普通切片与基于布尔的切片

python、arrays、numpy

我是Numpy的新手，我正在尝试2D数组Numpy，当一个数组被分成两种不同的方式时，我做了以下观察slice1= a[:,:3]print(a) 1 2 3 4 5 根据numpy文档，此行为是预期的，但请考虑此切片a =

浏览 2提问于2015-12-25得票数 1

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NumPy hstack的奇怪行为

python、arrays、numpy、multidimensional-array、concatenation

Numpy v1.16，Python 3.6.8。然后我运行以下代码： import numpy as np arr2 = np.repeat(np.arange(5),4) X = np.vstack从数学上讲，X和Y应该是完全相同的矩阵，但在我的机器中却不是，那么我错过了什么呢？提前谢谢你

浏览 27提问于2019-05-16得票数 0

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Numpy切片-奇怪的行为

python、numpy、numpy-indexing

我对Numpy有个问题。基本上，我只想在for循环中做一个简单的赋值。但奇怪的是，这并不起作用。下面是我的示例代码： import numpy as npidx = 0 test[idx:idx+40] = np.ones((40,),int)*1print(np.where(test==0)) 我假设在循环之后，tes

浏览 9提问于2021-05-05得票数 0

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我正在对一个包含330万行的文件进行迭代，以检查该列的数据类型，并根据它是否包含整数执行操作。虽然像a55950602这样的单元格值，对于issubdtype作为np.integer，a92300416很容易被识别为False，但是在ga99266e的情况下，它失败了。代码:将熊猫作为pd导入numpy作为np导入时间导入数学lstNumberCounts = [] dfClickslstIllFormed.appe

浏览 1提问于2018-10-10得票数 1

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Numpy dotproduct奇怪的行为

python、numpy

我使用的是python3.5，我有一个问题:为什么np.dot()会这样？

浏览 4提问于2017-12-01得票数 0

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一维和二维数组的Numpy不同行为

python、python-3.x、numpy

numpy对一维数组和二维数组表现出不同的行为.在第一种情况下，它是创建一个引用，而在第二种情况下，它是创建一个深拷贝。这是代码片段slice_arr = arr[:3] # taking first three elements, behaving like reference slice_arr[2] = 100 # mo

浏览 0提问于2018-11-26得票数 1

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TypeError: ufunc‘减’不包含具有签名匹配类型的循环( dtype('<U1') dtype('<U1') dtype('<U1')

numpy、matplotlib、python-unicode

当试图获取一个小玩具数据集的直方图时，通过matplotlib从numpy中得到奇怪的错误。我只是不知道如何解释这个错误，这使得我很难知道下一步该做什么。虽然和表面上是相似的，但两者并没有太大的联系。我希望调试信息的底部比驱动程序代码更有帮助，但如果我错过了什么，请问。作为现有测试套件的一部分，这是可重复的。/py2.7.11-venv/lib/python2.7/site-packages/

浏览 7提问于2016-04-15得票数 29

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numpy数组操作的奇怪行为

python、arrays、numpy

]>>> a[2:] -= a[:-2]array([0, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5])实际上，如果你这样做的话，效果会很好：因此，这可能意

浏览 1提问于2013-12-04得票数 5

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Numpy ` `where`‘子句的奇怪行为

numpy、pythonanywhere、array-broadcasting

我看到了ufunc where子句对于Numpy 1.15.3的一种奇怪的行为。In [1]: import numpy as np 似乎只有使用out参数才能得到合理的结果。下面没有out参数：import numpy as np

浏览 0提问于2018-11-15得票数 2

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numpy 1.6.1 argsort()奇怪的行为？

python、arrays、sorting、numpy

我有一个数组data，它的形状是(N,6)。然后，我将这个排序数组保存到一个.npy文件中，如下所示：但是，当我再次加载数组并检查数据的排序时，它似乎不整齐！奇怪的只是一些行，而不是所有的行。( len(data_again) ) 如果您将r和order与numpy.sum( order == r)进行比较，您会发现这并不等于N，大约2%的顺序是不同的！我在

浏览 0提问于2014-09-05得票数 2

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numpy.round的奇怪行为

python、python-2.7、numpy、rounding

当面对x.5数字时，Python的round()似乎总是聚集在一起：>>> 2.0 3.0 4.05.0import numpy as np print np.round(1.5),np.round(2.5),np.round(3.5),np.round(

浏览 1提问于2017-07-10得票数 3

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numpy记录型的奇怪行为

python、pandas、numpy、types

我正在使用numpy的.astype()方法来转换数据类型，但是，它给出了奇怪的结果，假设下面的代码：import numpy as np我在不同的python版本上测试了它，并给出了不同的结果。更新的版本给了我意想不到的结果：[(0, 2., b'a')] [(0.1,

浏览 0提问于2018-08-10得票数 0

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numpy数组的时髦行为

python、arrays、numpy、transpose、indices

我希望有人能用一个numpy数组来解释我观察到的以下行为：>>> data_block=np.zeros((26,480,1000))>>> data_block[0,:,ind_slice].s

浏览 2提问于2013-06-12得票数 3

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numpy.subtract的奇怪行为

python、numpy

也许我只是个笨蛋，但numpy正在做一些我不知道如何解释的事情，请帮助我理解这是如何发生的：下面的代码产生了我期望的输出： import numpy as np print现在np.subtract(exponents, [0, 1],

浏览 14提问于2021-08-14得票数 0

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Numpy/Scipy irfft奇怪的行为

numpy、scipy、fft、resampling

我正在重采样一个真实的信号，因为我有来自rfft的快速傅立叶变换，所以我想使用irfft(signal, new_length)。但我似乎不能让它工作。这是一个使用复数fft对长度为4的信号进行重采样的工作代码片段：p=array([1.,2.2,4.,1.])pnew现在，当我尝试用实数傅立叶变换应用相同的策略时，我在原始点得到了错误的结果： from numpy.

浏览 0提问于2012-12-10得票数 0

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numpy蒙面阵列的奇怪行为

python、arrays、numpy、masking

我很难理解矮胖蒙面阵列的行为。以下是让我困惑的片段，原因有二：arr[0][0]= numpy.ma.masked 编辑:在不指定dtype的情况下，它的工作方式与预期的

浏览 4提问于2013-10-30得票数 1

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