用另一个2D NPARRAY索引2D Numpy阵列
我对索引NP数组感到困惑。 假设我们必须使用2D NPARRAYS。 A.Shape 是（21,3） B.Shape 是（225,300） B包含不超过索引范围的值。 现在我的问题是，这…
是否有一种有效的方法来传递“全部”作为数字索引？
我有代码生成一个布尔数组，该阵列用作numpy阵列上的掩码，沿着： def func(): a = numpy.arange(10) mask = a % 2 == 0 return a[mask] 现在，我需要…
MATLAB 2D索引A（[]，[]）的Numpy等效命令
我正在寻找Numpy中的精确命令以遵循MATLAB索引。 上传为图片： [1]： https://i.sstatic.net/q2dj0.png 我已经尝试过在numpy中做类似的事情： kk = np…
在单个呼叫中访问数组（“混合索引”）的多个维度？
给定以下数组：示例 *行 *列 arr_3d = np.array([ [ [ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9] ], [ [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]], [ [19, 2…
Numpy数组切片以返回切片数组和相应的数组索引
我正在尝试从一个生成两个Numpy阵列。一个是原始数组的切片，另一个代表可用于查找产生的值的索引。我可以通过示例解释的最好方法是： import numpy a…
Numpy 2D阵列切片每行的不同元素
假设我有一个2D numpy数组， a= [[1,2,3] [4,5,6]] 我可以将其切成薄片以选择每行2个元素： a[:,0:2] Output: [[1,2] [4,5]] 但是我如何单独切成不同…
选定列的标准化或归一化
**from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train[:,5:7] = sc.fit_transform(X_train[:,5:7])** 在这里，我想选…
如何从Numpy阵列中检测和切片盒
我有一个宽大的图像，其中有2个图像，这两个图像可以看作是大图中的“盒子”，而numpy阵列看起来像这样： [ [200,200,200,157,200,200,200,238,256,16…
切成小阵列时要获得意外的形状
我有一个4D Numpy数组。在单个维度的多个索引切片时，我的轴互换了。我在这里错过了一些微不足道的东西吗？ import numpy as np from smartprint impo…
矢量化的方式乘以乘以Numpy阵列中的特定轴（卷积层backprop）
我想知道如何可以将以下四倍的前循环矢量化（这是在卷积层中与Backprop一起使用的）。 W = np.ones((2, 2, 3, 8)) # just a toy example dW = np.zero…
如何获得Numpy Array切片的特定排名？
x是第1个自然数的形状（n_dim，n_row，n_col） B是形状的布尔数组（2，）具有真实的，错误的 def array_slice(n,n_dim,n_row,n_col): x = np.arange(0…
如何通过选择特定的行和列在地上选择Numpy阵列幻灯片？
与标题中一样，如果我有一个矩阵 a a = np.diag(np.arange(5)) array([[0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 2, 0, 0], [0, 0, 0, 3, 0], [0, 0,…
切片后的numpy阵列中的形状不一致
以下最小示例重现了我的问题： import numpy as np import random as rnd import matplotlib.pyplot as plt res = 10 nbnd = 3 E = np.empty([res, re…
