问题标签 [numpy-slicing]

我有一个 3d 数组numpy，我想在其中两个轴上建立索引。对于其中一个轴，我使用简单的整数索引，而在另一个轴上，我使用列表索引。如果我单独应用索引，结果与我在一对括号内应用它们时的结果不同：

您能否向我解释为什么这是预期/期望的行为？对我来说，这看起来不一致。

我一直IndexError: too many indices for array在 squares.append 的第一行，而 IndexError 上的其他帖子似乎有点太混乱了，所以如果能对我为什么得到这个有一个简单的解释，那就太好了！

非常感谢任何帮助，谢谢！

给定邻接表 Y：

和随机数索引列表：

我想提取邻接矩阵的第 0、第 3、第 7、第 10 和第 14 行/列，以便我的新 Yhat 成为 5 行/列重叠的点，例如：

意思是我的 Yhat 变成

现在我正在使用循环和检查来做这件事，但我觉得应该可以使用 numpy 列表切片，任何提示都将不胜感激！

为什么使用“冒号和逗号”进行切片与使用索引集合不同？

这是我期望产生相同结果的示例，但事实并非如此：

为什么它们不相等？

在用于高级索引的 NumPy 文档中，提到了

还要认识到这x[[1, 2, 3]]将触发高级索引，而x[[1, 2, slice(None)]]将触发基本切片。

一个矩阵被顺序存储到内存中。我知道进行查看是有意义的，x[[1, 2, slice(None)]]因为元素是按顺序存储到内存中的。但是为什么 Numpy 返回x[[1, slice(None), 2]]or的视图x[[slice(None), 1, 2]]。例如，假设

x[[1, slice(None), 2]]返回[11, 14, 17]未按顺序存储在内存中的视图以及x[[slice(None), 1, 2]]返回的视图[5, 14, 23]。

我想知道

1. 为什么 NumPy 在这两种情况下甚至返回一个视图

2. NumPy 如何处理内存寻址以创建这些视图

这里我有一个矩阵a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15]])

我想选择所有行，但我想选择的列是从第一行到第三行。

它应该是[[1,2,3],[6,7,8],[11,12,13]]

但是，我曾经尝试过a[:,[0,2]]，但它显示

好像不正确，于是又试了一个a[:][0:2]，结果还是错误。

所以我想问一下有没有什么功能或者方法可以解决这个问题？

大家好，我有一个看起来像这样的数据集

它为任何目的提供索引，我想做的是将数据集切成行，生成一个像这样的新数据集

包括这样的值。有没有可能在一次切片上做到这一点？我尝试收集索引并使用 df.loc 设置切片间隔，但这种方法没有取得任何成功。数据集可以从任何类型的传输开始，但我需要在每次找到传输类型 X 之间进行切片，如果最后没有找到其他类型 X，则切片直到最后。

感谢您提前提供任何帮助

我正在尝试使用以下代码行将“数据”（大小为 112943）截断为形状（1,15000）：

但是，这给了我以下错误：

有关如何解决此错误的任何建议？

我正在寻找一种关于如何在 Python 中反转切片的通用方法。我阅读了这篇综合文章，其中有几个关于切片如何工作的很好的解释： 了解 Python 的切片表示法

然而，我无法弄清楚如何计算反向切片的通用规则，该反向切片以相反的顺序处理完全相同的元素。我实际上很惊讶没有找到这样做的内置方法。

我正在寻找的是一种reversed_slice像这样与任意值一起工作的方法start，stop并且step值包括负值：

我尝试过但不起作用的是：

这适用于 step of1以及当最后一个寻址元素与 重合时stop-1。对于其他情况，它不会：

所以看起来我错过了一些关系，比如(stop - start) % step. 非常感谢有关如何编写通用方法的任何帮助。

笔记：

• 我确实知道还有其他可能性可以让相同元素反转的序列，例如调用reversed(a[s]). 这不是一个选项，因为我需要反转切片本身。原因是我处理h5py不允许step切片中存在负值的数据集。

• 一个简单但不是很优雅的方法是使用坐标列表，即a[list(reversed(range(*s.indices(len(a)))))]. 这也不是一个选项，因为h5py要求列表中的索引必须按递增顺序给出。

我有一个 517 个元组的列表。当我使用该列表使用 .loc 对我的数据框进行切片时，不知何故有 518 行。如果它很重要，这些是多索引的 517 个元组。结果的视觉检查似乎没有明显的标题或空行。

输出：

什么可能导致这种不匹配？