python的高维数组切片操作合集

最新推荐文章于 2024-07-09 23:21:09 发布
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分类专栏： python 文章标签： python numpy
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一维数组切片详解：https://www.cnblogs.com/malinqing/p/11272485.html
高维数组切片详解：https://blog.youkuaiyun.com/zgcr654321/article/details/88015849
https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/9592590.html
https://blog.youkuaiyun.com/qiqicos/article/details/78971406
另https://www.jb51.net/article/138219.htm 如下:
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Python数据分析NumPy和pandas（五、NumPy高维数组的数学计算）
FreedomLeo1的博客
09-27 803
python numpy高维数组的索引、切片和计算
python二维数组切片规则_python中数组切片含义解析
weixin_39704066的博客
12-14 2702
关于数组切片的解析：① [i]、[-1]；② [:-1]、[:n]、[n:]、[n:m]、[:]；③ [n: m: x]、[: : x]、[: : ]、[-1: : ]、[: -1:]、[: :-1]④ [a,b]、[a1:a2, b1:b2]一、一维数组1.1 无冒号 —— 结果为一维数组的元素(1) A[i]：取数组中下标为i的元素A = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]print...
Python高级特性——详解多维数组切片(Slice)
09-18
今天小编就为大家分享一篇Python高级特性——详解多维数组切片(Slice)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python切片操作-高维
Liz的博客
12-21 815
python切片操作
python 高维数组切片
WhatUwannadO的博客
03-30 909
import numpy as np o = np.array([[[1, 2], [5,4], [7, 8]], [[10, 11], [13, 14], [17,16]]]) print("o") print(o) print("##############") print("o[:, :]") print(o[:, :]) argo=o.argmax(...
Python | numpy基础：高维数组索引与切片
qq_43466146的博客
06-04 1512
import numpy as np #高维数组基础索引与切片：以二维数组为例 #二维数组的索引 arr = np.array([[2, 0, 0], [0, 3, 2], [1, 2, 1]])#注意，多维数组有两个方括号，与matlab不同。 print(arr[0]) print(arr[1,1]) print(arr[1][1]) #结论 #（1）注意numpy的ndarray数组类型与matlab矩阵类型的区别 # ndarray，若是高维数组，一般有两个方括号。用[]表示矩阵的每一行
python 创建高维数组列表
qq_34193444的博客
03-28 3369
这里指的是维度为A*B*C*？的规整的高维数组。 方法1：直接嫖numpy提供的接口import numpy as np a = np.zeros((3,3,0)).tolist() # 这样的话创建出的其实是3*3*?的数组，最后一维是动态的 # 如果希望最后一维是固定长度的话，把参数中的0替换成想要的长度也就可以了，这样的话是用0填充了 方法2：手撸函数def high_dim_list(shape, fix_last = False, fix = 0): if len(shape) ==.
pytorch中的高维数组切片操作实验
weixin_53294622的博客
06-23 325
l3是3行2列的数组，将其对l1进行切片后第0维被扩充，也就是用新的[3,2]替代了原来0维上的4；可以看出，与一维数组的切片有类似的规律，：所在维度消失，：左边按照l3的维度进行空充（如果没有左边则选取最后一个维度），：右边不变；再看一个l2和l3混搭的类型。pytorch中的高维数组切片操作在各个算法中非常，但是高维数组的切片操作到底是如何进行的?这里也是经常出骚操作的地方，可以看出规律，如果是3维数组被一维数组切片后，所在：的维度消失，：左边的维度按照索引进行切片操作，：右边的索引不变；
python 多维数组切片
penghui_031413的专栏
02-03 941
python多维数组切片
Python中低维数组填充高维数组的实现
09-18
本篇文章将探讨如何在Python中用低维数组填充高维数组，特别地，我们将关注如何将一个低维度的数组嵌入到一个高维度数组的特定位置。这在处理图像数据、矩阵运算或构建复杂的结构时非常有用。 首先，让我们澄清一下...
python numpy高维数组(三维数组) reshape操作+order详解+numpy高维数组的读法详解
热门推荐
プロノCodeSteel
01-18 2万+
本文可能是你看过最清晰的解释...... 在做机器学习的时候, 经常会遇到numpy或者其他地方的高维数组（维度d>3），这时候往往需要reshape到二维 为了保持想要的顺序不出错，需要理解: 1.numpy 高维数组的快速阅读方法 2. numpy.reshape函数的order参数的用法（算是高阶使用吧...） 1.numpy高维数组理解 先看二维数组： 2行 5列的例子 不用多说 d2=np.arange(10).reshape((2,5)) d2,d2.shape (a
高维数组的切片、索引操作汇总（附axis解析）
raozhizhenshuai的博客
01-08 401
高维数组切片索引操作图示形式帮助理解
Python 多维数组详解（numpy）
鱼丸丶粗面
12-19 5984
Python 多维数组详解（numpy）
python切片总结(包含一维和高维情况，图像处理)
lclkkking的博客
03-29 6446
在python中，列表(list)是一个常用的容器，将要处理的元素放入列表中，需要的时候取出，除了通过单个下标访问外，还可以通过切片的方式访问如arr[2:4],表示取的下标2-3的元素，不包括4，我总结了一下python中切片的常用方式和特殊情况，实际上，只要是实现了__getitem__与__setitem__这两个方法都可以进行切片，下面看代码。 arr = [0,1,2,3,4,5,6] #下标切片，左包右不包 x = arr[1:3] #[1,2] #可以为负数，从右边开始数 y ...
高维数组/一维列表切片【冒号切片法，省略号切片法，...】
Alan_sunshine的博客
07-09 607
高维数组/一维列表切片【冒号切片法，省略号切片法，...】 '''对高维(至少得是二维数组)数组切片，有省略号切片法，冒号切片法(左行/右列)； 对index1:index2，index1为开始索引，index2为结束索引（不包含！）''' a = np.array([[1.1, 2.1, 3.1, 4.1], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) print(a.shape) #(3, 4)表示a是一个二维数组，其中含有3个长度为4的一维数组
深入探索 Python 中的数据维数：高维数据处理方法与应用
Salted fish in hand, I have the world.
07-06 846
Python 数据维数在数据科学和机器学习领域，理解数据的维度是至关重要的。Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理各种维度的数据。本文将介绍Python中数据维数的概念，以及如何使用Python库来处理不同维度的数据。什么是数据维数？数据维数是指数据集中包含的维度或特征的数量。在二维情况下，数...
Python实现二维、三维、高维数组维度交换的几种方式
主要是关于代码方面的内容，包括但不限于Python、MATLAB、ENVI、ArcGIS
11-20 1918
Python实现二维、三维、高维数组维度交换的几种方式
Numpy(高维数组) |Pytorch(张量) 索引读操作笔记
weixin_44815943的博客
04-13 2765
张量是一种多维单一数据类型数组，pytorch 索引张量继承 numpy 索引多维数组。两者均遵守 x[obj] 索引语法，obj 称为索引对象。根据 obj 的不同情形，有“基础索引”， “高级索引”， “字段访问（field access）”三种形式， 本文主要记录前两者。   基础索引 当索引对象是元组时，遵守基础索引规则， 注意x1, x2, x3 是元组 (x1, x2, x3)的等价形式。 当只需索引单一元素时，类似于标准 python 序列对象索引操作，索引号从0开始， 支持负数。当
16.出乎您想象的多维列表切片 - 数据类型（七）
Python实践 专攻重难点
12-15 616
列表（list）是Python中非常重要且相当常用的数据类型，英文“list”的中文解释为“一览表，名单，目录，清单”。很多时候，我们需要对大量的数据进行分类、统计、批量组织及处理，list为我们提供了一个非常便利的处理方法。 1 list数据的创建 比如，要记录某班级学生的数学成绩：99、78、65、95、86、64等，共45人，难道我们要定义45个变量吗？ maths1 = 99 math...
在Python量化交易中，如何使用NumPy创建和操作高维数组以处理金融数据？
最新发布
10-29
在Python量化交易中，高维数组的创建和操作是处理金融数据的基础。首先，使用NumPy的`array()`函数可以创建一维和多维数组，这对于构建和存储金融市场的数据序列非常有用。例如，创建一个表示股票价格的数组： 参考...
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