Numpy 入门 （五， Indexing（索引）， Slicing（裁剪）， Iterating（迭代））

最新推荐文章于 2025-03-14 20:52:57 发布
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#Numpy Indexing 索引 #Numpy Slicing 裁剪 #Numpy Iterating 迭代 #Python3

本文深入探讨了Numpy中的一维与多维数组索引(Indexing)及裁剪(Slicing)技巧，同时讲解了如何进行高效迭代(Iterating)，为读者提供了Numpy数组操作的实用指南。
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【Python语言基础】——Python NumPy 数组裁切
玄链教育
02-13 832
python 中裁切的意思是将元素从一个给定的索引带到另一个给定的索引。我们还可以定义步长，如下所示：[start：end：step]。我们像这样传递切片而不是索引：[start：end]。如果我们不传递 end，则视为该维度内数组的长度。如果我们不传递 start，则将其视为 0。注释：结果包括了开始索引，但不包括结束索引。如果我们不传递 step，则视为 1。注释：请记得第二个元素的索引为 1。
快速入门Python、掌握数据科学工作所需的基础知识 Top 5 Reasons why Learning Python is Crucial for Data Science
AI天才研究院
08-07 946
Python”这个名字可以说是最流行的编程语言了，它无论是在科研、数据分析领域都扮演着举足轻重的角色，不但性能高效、语法简单易懂，而且还有强大的包管理工具、丰富的第三方库支持、以及社区活跃的学习氛围等诸多优点。从事数据科学项目的人们也越来越喜欢用Python进行数据处理、统计建模和可视化分析，这就使得Python在国内外很多数据科学领域都得到了广泛应用。然而，对于刚接触Python的数据科学工作者来说，面对海量的Python编程文档、各种优质资源和开源库，学习起来可能是一个比较吃力的事情。
numpy 数组迭代Iterating over arrays
weixin_34138521的博客
06-24 332
在numpy 1.6中引入的迭代器对象nditer提供了许多灵活的方式来以系统的方式访问一个或多个数组的所有元素。 1 单数组迭代 该部分位于numpy-ref-1.14.5第1.15 部分Single Array Iteration。 利用nditer对象可以实现完成访问数组中的每一个元素这项最基本的功能，使用标准的python迭代器接口可以逐个访问每一个元素。 1.1 默认迭代顺序 ...
Python3 NumPy裁剪图片可视区域
前进，前进，前进！
10-26 3839
文章目录0x01 解决思路0x02 实现（Pillow）0x03 实现（NumPy）0x04 运行效率0x05 总结 0x01 解决思路 如何裁剪一张图片的可视区域？解决这个问题的方法有很多种，本文采用的方法很简单：想象有四条线从图片四周向内推进，如果碰到不是白色的内容，那么就停止推进。最终这四条线内部的区域就是该图片的可视区域。 测试环境：Ubuntu 18.04 + Python3.6 +...
NumPy 数组裁切
最新发布
qq_45692354的博客
03-14 271
NumPy 数组裁切
python图片剪裁 numpy
ricky_blog
04-24 3285
由于图片本质上就是数组，所以先将图片转换成数组形式 需要导入的包有： from PIL import Image from pylab import * import numpy as np from scipy.misc import imsave from PIL import Image from pylab import * import numpy as np from scipy...
Python Numpy库入门教程：向量与矩阵运算示例
Indexing, Slicing and Iterating（索引、切片和迭代）** Numpy数组可以通过索引和切片来访问特定的元素或子数组。例如，`a[0]`获取一维数组的第一个元素，`a[:, 1]`获取二维数组的第二列。 **6. Shape ...
NumPy基础（一）
CaiBaCai
07-25 626
Numpy的基础概念，数组创建、打印、基础运算、索引、切片和迭代等
numpy
张艳秋的博客
10-28 2918
一，NumPy 介绍 1，什么是 NumPy? NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。 NumPy包的核心是 ndarray 对象。它封装了python原生的同数据类型的 n ...
Python 关于NumPy的用法介绍
码农黑羽的博客
11-11 338
NumPy是Python数值计算最重要的基础包，大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。NumPy本身并没有提供多么高级的数据分析功能，理解NumPy数组以及面向数组的计算，将有助于你更加高效地使用诸如Pandas之类的工具。虽然NumPy提供了通用的数值数据处理的计算基础，但大多数读者可能还是想将Pandas作为统计和分析工作的基础，尤其是处理表格数据时。 NumPy的部分功能如下： ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对
【Python入门】NumPy 数组裁切及数据类型
python56123的博客
04-22 2207
嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~!我们使用 array() 函数来创建数组，该函数可以使用可选参数：dtype，实例运行实例对于 i、u、f、S 和 U，我们也可以定义大小。实例运行实例。
numpy中的clip裁剪 将数组中的数值转换为nan类型
shuyv的博客
07-23 1097
代码演示： 首先创建一个10*10的二维数组 [数组的创建] (https://blog.youkuaiyun.com/shuyv/article/details/104351366) import numpy as np t2 = np.arange(100).reshape(10,10) print(t2) t2的结果如下： [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] [20 21 22 23 24 25 26 27 28
Python之数据分析（numpy裁剪、压缩、累乘，样本相关性曲线的绘制）
Viewinfinitely的博客
08-03 1839
文章目录一、裁剪、压缩、累乘二、样本相关性曲线 一、裁剪、压缩、累乘 1、裁剪 概念：指的是削掉波峰或波谷这类型的，将调用数组中小于min的元素设置为min，大于max的元素设置为max 用法：ndarray.clip(min=最小值, max=最大值) 2、压缩 概念：返回调用数组中满足给定条件的元素 用法：ndarray.compress(条件) 3、累乘 结果累乘：返回调用数组中各元素的乘积，是累乘结果 ndarray.prod() 过程累乘：返回调用数组中个元素计算累乘的过程数组，是累乘过
numpy的切割（Slicing）和索引（Indexing）
热铁皮屋上的猫的博客
12-24 488
field access, basic slicing, advanced indexing 字段访问，基本切片，高级索引。 Basic slicing： 切片就是将一个Ndarray对象，按照一定规则来切割对象。或者去对象的子集。 当对象是一个切片对象（比如：start:stop:step），一个整数，或者切片对象和整数的一个元组时，就会发生基本的切片。省略和新轴对象也在其中。 ...
Numpy矩阵的切片（slicing）和索引（indexing）
coder_Gray的博客
04-01 8469
切片（slicing）操作Numpy中的多维数据的切片操作和Python中对于list的切片操作是一样的。参数由start，stop，step三个部分构成。import numpy as np arr = np.arange(12) print 'array is:', arr slice_one = arr[:4] print 'slice begins at 0 and ends at 4...
Python的NumPy 数组裁切（小白建议收藏）
th8763的博客
12-21 528
python 中裁切的意思是将元素从一个给定的索引带到另一个给定的索引。注释：结果包括了开始索引，但不包括结束索引。注释：请记得第二个元素的索引为 1。，则视为该维度内数组的长度。
Python3+Numpy实现图像高效操作（对比、合并、剪裁）
liluo0815481的博客
02-14 1050
像素级图像对比、裁剪、合并等操作介绍及示例
【numpy 入门】-- 基本操作(2)
pinsily
05-01 504
注： 　　在这里,只是选择一些常用的方法就行了，比如生成数组中，array()可以有好几种方式，但本人只是保留了常用的一些 　　参考：Numpy 官网教程1. Indexing, Slicing and Iterating 值得注意的是，所有的所用范围都是算始不算终的，比如3:5，表示[3,5) 区间 一维数组的索引、切片和迭代和 python 中 list 差不多 二维数组 >>> imp
深度学习梯度裁剪策略及numpy实现
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
03-06 1584
神经网络是通过梯度下降来进行网络学习，随着网络层数的增加，"梯度爆炸"的问题可能会越来越明显。例如：在梯度反向传播中，如果每一层的输出相对输入的偏导 > 1，随着网络层数的增加，梯度会越来越大，则有可能发生 "梯度爆炸"。 如果发生了 "梯度爆炸"，在网络学习过程中会直接跳过最优解，所以有必要进行梯度裁剪，防止网络在学习过程中越过最优解。 本文实现了3中梯度裁剪策略，并与pytorch/paddle实现的方法进行对比。 一、clip by value 设置梯度范围为[-value, value
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