在 R 中，负索引有什么作用?
我正在将程序的一部分(不足以编译和运行)从 R 移植到 C++.我对 R 不熟悉.我已经使用在线参考资料做得很好，但被以下行难住了: cnt2.2 我猜: cnt2 是一个二维矩阵 cnt2.2 是一个用句点“."声明的新变量.使用与字母字符相同的方式. 是一个赋值. [,-1] 访问数组的一部分.我认为 [,5] 表示所有行，仅第 5 列.如果这是正确的，我不知道 -1 指的是什
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Numpy 高级选择不起作用
有人可以帮助我理解为什么有时高级选择不起作用以及我可以做些什么来使它起作用(第二种情况)? >>>将 numpy 导入为 np>>>b = np.random.rand(5, 14, 3, 2)# 高级选择按预期工作>>>b[[0,1],[0,1]]数组([[[ 0.7575555, 0.18989068],[ 0.06816789, 0.95760398],[0.88358107, 0.195
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如何在MATLAB中找到数组中的最大值及其索引?
假设我有一个数组，a = [2 5 4 7].返回最大值及其索引的函数是什么? 例如，在我的例子中，该函数应该返回 7 作为最大值和 4 作为索引. 解决方案 函数为max.要获得第一个最大值，您应该这样做 [val, idx] = max(a); val 是最大值，idx 是它的索引.
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如何在 Matlab 中选择子矩阵(不是任何特定模式)
如何在 Matlab 中选择一个子矩阵(不是任何模式)?例如，对于一个大小为10×10的矩阵，如何选取第1、2、9行与第4、6列的交集组成的子矩阵? 感谢您提供任何有用的答案！ 解决方案 TLDR:简答 至于您的问题，假设您有一个任意的 10×10 矩阵 A.提取所需子矩阵的最简单方法是使用索引向量: B = A([1 2 9], [4 6]); MATLAB 中的索引
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如何有效地从(非稀疏)矩阵中删除零?
我有一个矩阵: x = [0 0 0 1 1 0 5 0 7 0]; 我需要删除所有的零，如下所示: x = [1 1 5 7]; 我使用的矩阵很大 (1x15000)，我需要多次执行此操作 (5000+)，因此效率是关键！ 解决方案 一种方式: x(x == 0) = []; 关于时间的说明: 正如 woodchips 所提到的，这种方法与 KitsuneYMG 使用的
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[:, :] 在 NumPy 数组上是什么意思
抱歉问了一个愚蠢的问题.我正在用 PHP 编程，但在 Python 上找到了一些不错的代码，并想在 PHP 上“重新创建"它.但我对这条线很沮丧 self.h = -0.1self.activity = numpy.zeros((512, 512)) + self.hself.activity[:, :] = self.h 但我不明白是什么 [:, :] 意思. 此外，我无法“谷歌"
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如何在 MATLAB 中删除向量中一组索引处的元素?
我有一个包含 100 个元素的向量.我有另一个向量，其中包含要从该向量中删除的元素的索引位置. 我该怎么做? 解决方案 vector(indecies) = [] 示例: >>a = 1:10;>>a([3,4,7]) = []一 =1 2 5 6 8 9 10
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线性索引、逻辑索引等等
我们习惯了 Matlab 中不同形式的索引: 标准(沿每个维度使用整数)， 逻辑(使用逻辑值)， 线性(使用单个索引遍历多维数组). 乍一看，这些形式似乎是排他的:索引要么是标准的，要么是逻辑的，要么是线性的.然而，有时这些形式中的几种似乎是混合的.例如， >>A = 魔法(3)一 =8 1 63 5 74 9 2>>A(A＞5)答案 =8967 这是逻辑索引，对吧?但是它也有
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什么是 numpy 元组/数组索引的 tensorflow 等价物?
问题 选择非连续索引的 Numpy 元组/数组索引的 Tensorflow 等价物是什么?使用 numpy，可以使用元组或数组选择多行/多列. a = np.arange(12).reshape(3,4)打印(一)打印(一个[(0,2), # 选择第 0 行和第 2 行1 # 选择列 0])---[[ 0 1 2 3] # a[0][1] ->1[ 4 5 6 7][ 8 9 10 11]
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多维张量的前 K 个指数
我有一个二维张量，我想获得前 k 个值的索引.我知道 pytorch 的 topk 功能.pytorch 的 topk 函数的问题在于，它计算某个维度上的 topk 值.我想获得两个维度的 topk 值. 例如下面的张量 a = torch.tensor([[4, 9, 7, 4, 0],[8, 1, 3, 1, 0],[9, 8, 4, 4, 8],[0, 9, 4, 7, 8],[8,
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numpy - 为什么 Z[(0,2)] 是视图而 Z[(0, 2), (0)] 是副本?
问题 为什么 numpy 元组索引行为不一致?请解释这些行为背后的理性或设计决策.在我的理解中，Z[(0,2)] 和 Z[(0, 2), (0)] 都是 元组索引并期望复制/查看的一致行为.如果不正确，请解释， 将 numpy 导入为 npZ = np.arange(36).reshape(3, 3, 4)打印(“Z 是 \n{}\n".format(Z))b = Z[(0,2) # 选择
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numpy-为什么在某些情况下可以查看Z [(0,2)]而在其他情况下可以复制Z [(0,2)]?
继续问题 numpy-为什么Z [(0,2)]是视图而Z [(0，2)，(0)]是副本?.我得到了答案，并理解逗号触发高级索引会产生完全不同的索引.答案还提供了一种使用 __ array_interface __ 来理解复制/查看行为的方法. 但是，显然，我还没有深入到答案的这一部分. 如果可以用形状，步幅以及原始数据缓冲区的全部或一部分来描述新数组，则返回视图. 因为我仍然无法
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为矩阵的每一行设置特定列的值
我有一个包含m行的矩阵A，我想将每一行的特定元素设置为1.列索引因行而异，并由列向量a指定(与m值).也就是说，我要A_{i,a_i} = 1.在Matlab中有没有一种快速的方法(没有for循环)? 解决方案 我使用A(sub2ind(size(A), 1:numel(a), a')) = 1
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我有一个A = 3×3矩阵，其中要根据多项式函数结果对元素的位置进行混洗
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; 现在，重塑矩阵A以形成行向量将得到B. B = [1 4 7 2 5 8 3 6 9]; 求多项式函数 f(x)=(7x + 6x ^ 2 + 3x ^ 3)mod 9 因为存在9个元素，所以将'x'的值放在(1，...，9)范围内. 例如对于x = 1，f(x)= 16 mod 9 = 7 对于x = 2，
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在犰狳图书馆中使用索引向量对矩阵进行索引
我将Armadillo Cpp代码用于矩阵代数.我有一个特征向量矩阵E，我想按其特征值在向量d中进行排序. mat E; vec d; eig_sym(d,E,Rxx); // Sort indices of eignen values / vectors // based on decreasing real part of eigen values. uvec order = sor
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如何显式地从arrayfire获取线性索引?
假设我有一个stl::array foo，它是Column-Major格式arrayfire数组的线性化STL垂饰，例如af::array bar = af::array(4,3,2, 1, f32);.因此，我有一个尺寸为bar的af::dim4对象dims，我最多有4个af::seq对象，并且具有线性化数组foo. 如何显式获取表示例如以下内容的foo的索引(即ba
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是否有获取0D numpy子数组的规范方法?
给出一个numpy的ndarray和一个索引: a = np.random.randint(0,4,(2,3,4)) idx = (1,1,1) 是否有一种干净的方法来检索idx处a的0D子数组? 等同于 a[idx + (None,)].squeeze() 但是没有那么干吗? 请注意，@ filippo很聪明 a[idx][...] 等价于不.首先，它不
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我可以使用逻辑索引或索引列表对张量进行切片吗?
我正在尝试使用列上的逻辑索引来切片PyTorch张量.我想要与索引向量中的1值相对应的列.切片和逻辑索引都可以，但是它们可以一起吗?如果是这样，怎么办?我的尝试不断抛出无用的错误 TypeError:使用ByteTensor类型的对象索引张量.这 仅支持的类型是整数，切片，numpy标量和 唯一的参数是torch.LongTensor或torch.ByteTensor. MCVE
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numpy重新索引到前N个自然数
我有一个索引非常稀疏的矩阵(行和列中的最大值都超过130000)，但是实际上只有少数几行/列具有非零值. 因此，我想通过前N个自然数将行索引和列索引转换为仅表示非零索引. 视觉上，我想要一个这样的示例矩阵 1 0 1 0 0 0 0 0 1 看起来像这样 1 1 0 1 ，但仅当行/列中的所有值均为零时. 由于我确实具有稀疏格式的矩阵，因此我可以简单地创建一个字典，
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从原始矩阵中找到向量的索引
我有一个2d的矩阵，让我们假设该矩阵的值 a = 17 24 1 8 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 17 24 1 8 15 11 18 2
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