问题标签 [numpy-indexing]

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numpy - 3D 数组中的 NumPy 索引歧义

我有以下形状的 3D 数组

我正在尝试进行高级索引以提取子数组,例如:

在以下情况下,我希望结果是 shape (4, 2)

由于我们确实__getitem__沿第一个维度调用该维度将消失。沿着第二个轴,我们对所有内容进行切片,使其应该是4,沿着最后一个轴,它应该是2。所以,我们应该得到 shape 的结果子数组,(4, 2)但我们得到的是 shape (2, 4)。为什么会出现这种歧义?我应该如何解释结果?

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python - 切片对象是 ndarray 元组时的高级整数切片

我明白如何

输出给出y= [1 4 5]这只是将第一个列表作为行和秒列表和列。

但是以下如何工作?

这给出了输出:

你能解释一下使用 ndarrays 作为切片对象时的逻辑吗?为什么它对行和列都有一个二维数组。当切片对象是 ndarray 而不是 python 列表时,规则有何不同?

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numpy - 在 numpy 中广播索引操作

在给定多个索引数组的情况下,如何从 NumPy 数组中获取元素并进行广播?或者:我怎样才能简化/矢量化这个循环:

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python - 使用二维数组索引一维 Numpy 数组

在 Numpy 中,我们可以使用 2D 数组作为 1D 数组的索引吗?什么数组数组索引规则适用于以下代码?

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python - 根据条件替换 ndarray 的尾部

我有多维数组。一旦它在最后一个维度中具有临界值,我想改变维度的尾部。

假设临界值为0.80。在我们看到高于 的值后,我们需要改变所有进一步的值0.80。我们关注前两个“行”。代表用[3,2]选择后np.argmax

例如,我们首先关注带有索引3的元素[3,2](参见上面的 !!!!)。一旦我们发现值高于0.80(此类索引3),所有以下值都应替换为np.na

与此类似,我们关注元素2out,[3,2]需要将所有后续元素设置为np.na

最后,我们对 argmax 找到的所有元素重复它:

是否可以在不循环的情况下一次调整整个数组?可能有可能与切片有关。我想使用一些类似的方法 arr[where_bigger:] = np.na,但这显然是错误的。到目前为止,我无法进一步进步。

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python - 使用 numpy 进行多维索引

假设我有以下 numpy 数组:

我想根据来自fp的值ix逐行提取值。上面的预期结果数组将是:

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python - numpy: arr[True] 创建一个新轴

我不明白为什么 True 不像布尔掩码:

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python - numpy 索引数组抛出越界异常

有人可以指出下面代码中的错误吗?最后一行不断抛出错误:

我只是将索引移动了 10,所以我不明白我是如何在 img1 中突然超出范围的

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python - Numpy 2d 数组 - 在没有 for 循环的情况下选择多个元素

我维护了一些代码,我遇到了类似的东西:

我想放弃 for 循环并立即执行以下所有操作 - 但天真地要求traveltime_2d_array[some_indexes, list_of_column_indexes]结果:

{IndexError} 形状不匹配:索引数组无法与形状 (4,) (8,) 一起广播

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python - 二维矩阵中的python索引

给定以下代码:

我的理解是以下几行是相同的:

但他们不是。为什么?