NumPy 2d 数组的切片，或者如何从 nxn 数组(n>m)中提取 mxm 子矩阵?
我想对一个 NumPy nxn 数组进行切片.我想提取该数组的 m 行和列的任意选择(即行/列数没有任何模式)，使其成为一个新的 mxm 数组.在这个例子中，假设数组是 4x4，我想从中提取一个 2x2 的数组. 这是我们的数组: from numpy import *x = 范围(16)x = 重塑(x,(4,4))打印 x[[ 0 1 2 3][ 4 5 6 7][ 8 9 10 11
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为什么用括号和逗号索引 numpy 数组的行为不同?
我倾向于用括号索引 numpy 数组(矩阵)，但我注意到当我想对数组(矩阵)进行切片时，我必须使用逗号表示法.为什么是这样?例如， >>>x = numpy.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])>>>X数组([[1, 2],[3, 4],[5, 6]])>>>x[1][1]4 # 预期行为>>>x[1,1]4 # 预期行为>>>x[:][1]数组([3, 4]) # 嗯
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如何从 numpy 数组中提取任意一行值?
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一次从 numpy 数组中选择多个切片
我正在寻找一种从 numpy 数组中一次选择多个切片的方法.假设我们有一个一维数据数组，并希望提取其中的三个部分，如下所示: data_extractions = []对于范围 (0, 3) 中的 start_index:data_extractions.append(data[start_index: start_index + 5]) 之后 data_extractions 将是: da
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你如何在 Python 中使用省略号切片语法?
这出现在 Python 的隐藏特性中，但我看不到好的文档或解释该功能如何工作的示例. 解决方案 Ellipsis 或 ... 不是隐藏功能，它只是一个常量.它与 JavaScript ES6 完全不同，它是语言语法的一部分.没有内置类或 Python 语言结构使用它. 因此它的语法完全取决于您或其他人是否编写了代码来理解它. Numpy 使用它，如文档 中所述.一些示例此处.
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如何扩展 Scala 列表以启用切片，而不是按显式位置而是按给定的谓词/条件
为了 trait 项目case class TypeA(i: Int) extends Itemcase class TypeB(i: Int) extends Item 考虑一个 Scala 项目列表，例如 val myList = List(TypeA(1), TypeB(11), TypeB(12),A型(2), B型(21),A型(3), B型(31)) 目标是定义一个新的 sli
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通过标签选择的 Pandas 有时返回 Series，有时返回 DataFrame
在 Pandas 中，当我选择一个索引中只有一个条目的标签时，我会返回一个系列，但是当我选择一个包含多个条目的条目时，我会返回一个数据框. 这是为什么?有没有办法确保我总是能取回数据框? In [1]: import pandas as pd在 [2]: df = pd.DataFrame(data=range(5), index=[1, 2, 3, 3, 3])在 [3] 中:类型(df
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来自单个列表的对
经常，我发现需要成对处理列表.我想知道哪种 Pythonic 和高效的方法可以做到这一点，并在 Google 上找到了这个: pairs = zip(t[::2], t[1::2]) 我认为这已经足够 Pythonic，但在最近讨论了 习语与效率，我决定做一些测试: 导入时间从 itertools 导入 islice, izipdefpairs_1(t):返回 zip(t[::2], t[1
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切片整个列表的切片分配和直接分配有什么区别?
我在很多地方看到对 list 使用切片分配.当与(非默认)索引一起使用时，我能够理解它的用法，但我无法理解它的用法，例如: a_list[:] = ['foo', 'bar'] 这与 有什么不同 a_list = ['foo', 'bar'] ? 解决方案 a_list = ['foo', 'bar'] 在内存中创建一个新的 list 并将名称 a_list 指向它.a_lis
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在 Python 中切片列表而不生成副本
我有以下问题. 给定一个整数列表L，我需要生成所有的子列表L[k:] for k in [0, len(L)- 1]，不生成副本. 如何在 Python 中完成此操作?以某种方式使用缓冲区对象? 解决方案 简答 切片列表不会生成列表中对象的副本；它只是复制对它们的引用.这就是所问问题的答案. 长答案 测试可变和不可变值 首先，让我们测试一下基本声明.我们
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Pandas - 将大数据帧切成块
我有一个大数据框(>3MM 行)，我正试图通过一个函数(下面的一个在很大程度上简化了)，但我不断收到 内存错误 消息. 我认为我将太大的数据帧传递到函数中，所以我正在尝试: 1) 将数据帧切成更小的块(最好由 AcctName 切片) 2) 将数据帧传递给函数 3) 将数据帧连接回一个大数据帧 def trans_times_2(df):df['Double_Transa
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如何在熊猫中获取数据帧的列切片
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在 Pandas MultiIndex DataFrame 中选择行
选择/过滤索引为 MultiIndex 的数据帧? 基于单个值/标签进行切片 基于一个或多个级别的多个标签进行切片 过滤布尔条件和表达式 哪些方法适用于哪些情况 简单假设: 输入数据框没有重复的索引键 下面的输入数据框只有两个级别.(此处显示的大多数解决方案都适用于 N 级) 示例输入: mux = pd.MultiIndex.from_arrays([列表('a
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分配如何与列表切片一起使用?
Python 文档说切片列表会返回一个新列表. 现在，如果一个“新"正在返回列表 我有以下与“分配给切片"相关的问题 a = [1, 2, 3]a[0:2] = [4, 5]打印一个 现在输出将是: [4, 5, 3] 返回的东西怎么会出现在表达式的左侧? 是的，我阅读了文档，它说这是可能的，因为切片列表会返回一个“新"list，为什么原来的list被修改了?我无法理解其背后的机制.
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理解切片符号
我需要对 Python 的切片符号进行很好的解释(参考文献是加分项). 对我来说，这个符号需要一点点掌握. 它看起来非常强大，但我还没有完全理解它. 解决方案 其实很简单: a[start:stop] # 项目从 stop-1 开始a[start:] # 项目从数组的其余部分开始a[:stop] # 从开始到停止 1 的项目a[:] # 整个数组的副本 还有 step 值，
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为什么我不能将任意迭代分配给步长为 -1 的扩展切片?
Python 3.2.3(默认，2012 年 4 月 11 日，07:15:24)[MSC v.1500 32 位(英特尔)] on win32输入“帮助"、“版权"、“信用"或“许可证"以获取更多信息.>>>你 = [4, 5, 6, 7, 8, 9]>>>u[1::1] = [3, 2, 1, 0]>>>你[4, 3, 2, 1, 0]>>>u[9:0:-1] = [8, 7, 6, 5]>>
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切片分配给 tensorflow 变量
我正在尝试为 tensorflow 中的变量切片赋值，但显示以下错误:“ValueError: Sliced assignment is only supported for variables".为什么即使我正在尝试对变量进行切片分配，也会显示此错误.我的代码是这样的: var1 = var1[startx:endx,starty:endy].assign(tf.ones([endx-star
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从 3D 数组中提取任意旋转的数据平面作为 2D 数组
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