问题标签 [numpy-slicing]
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python - Python/Numpy：如何提取 numpy 数组任何维度的内部？
假设我有一个 numpy 数组 A，它可以是任何维度 len(A.shape) 可以是 1、2、3 等。和一个相应的数组crop which len(crop) = len(A.shape) 我想使用crop 提取A 的内部值。这是二维数组的示例。
想要的输出：
假设裁剪值相对于 A 的大小是合理的。如何对数组 A 的任何维度执行此操作？
python - 我不知道代码“[:, row:row]”的含义
我有代码：
我不知道的意思[:, 4:6]
尤其是第一个:
是否.T意味着转置？
python - 查找 nan 填充数组的固定长度连续区域（无重叠）
我在这里发现了类似的问题，但没有一个适用于行定义的时间序列数据。我预计可以通过 numpy 或 scipi 找到解决方案。因为我有这么多数据，所以我不想使用 pandas 数据框。
我有很多19 通道 EEG 数据存储在 2d numpy 数组中。我已经将嘈杂的数据标记为 nan，因此给定的运行可能看起来像：
（没有频道标签）
每次运行的长度在 80,000 到 120,000 行（循环）之间。
对于这些运行中的每一个，我想创建一个新的连续非重叠时期堆栈，其中没有任何值被人工制品到 nan。就像是：
例如，假设我指定了长度 4（任意小），并且我的函数找到了 9 个不重叠的 contig，其中 4 行的值都不是 nan。
我的输出应该类似于：
输出堆栈中的每个元素类似于以下内容：
在原始运行的数据数组中连续找到该元素中包含的 4 行。
我觉得我离这里很近，但我在行操作和最小化迭代方面苦苦挣扎。如果您能找到一种方法将开始/停止行索引附加为元组以供以后分析，则可以加分。
python-3.x - 关于给定示例中 numpy 中的数组索引
下面的例子是关于索引数组的
标签[图像] 给出以下结果
我不清楚这是如何工作的，即标签[图像]？谢谢。
python - 以不同的维度滚动数组轴（概括跨步索引滚动）
我有一个任意形状的数组，但假设是(A, B, C)，并且我想为每个元素（即每个(A, B)）将最后一个轴滚动不同的量。
我试图在这里为 2D 数组概括 @Divakar 的漂亮解决方案，但我并不真正理解skimage.util.shape.view_as_windows它在做什么，所以我最终遇到了索引问题。
我的尝试：
但这失败了：
python - 使用索引和子索引将值分配给 numpy 数组
这已经咬了我几次，我不知道这是一个错误还是一个功能。
看起来我可以索引nums任何一种方式
输出(array([2, 8]), array([2, 8]))
如果我想重新分配这些值，这不起作用
输出array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
但这按预期工作：
输出array([ 0, 1, 20, 3, 4, 5, 6, 7, 20, 9])
为什么我必须嵌套索引数组而不是菊花链？
python - ValueError：形状不匹配：形状相同
我收到一个基本错误，输出奇怪，我不太理解：
重现步骤
产生此错误：
ValueError: shape mismatch: value array of shape (1,6,10) could not be broadcast to indexing result of shape (1,6,10)
谁能解释我做错了什么？
python - 如何使用 numpy 从二进制文件中获取字节数据
我必须从文件中获取一些字节作为数据。但是要读取的字节数会根据某些字节而有所不同。这是一个例子。数据格式为 128 字节。前 64 个字节类似。所以没问题。但接下来的 64 个字节是可变的。
是否可以使用 numpy 和 dtype 获取此类数据。还是我需要运行一个 for 循环？循环会很昂贵，因为这是一个巨大的文件。有什么想法可以解决吗？
python - 如何使用多个出现的切片索引实现快速 numpy 数组计算？
我最近想知道如何绕过以下 numpy 行为。从一个简单的例子开始：
然后：
...打印结果：
但也将一个索引加倍放入切片中：
给予：
（简而言之；他们做同样的事情）
我也可以让索引 4 执行 2 次吗？或者更实际地；让切片元素 i 被赋予 r 次：我们可以让上面的表达式应用 r 次，而不是 numpy 只考虑一次吗？此外，如果我们将“50”替换为每次出现 i 时都不同的东西？
对于我当前的代码，我使用了：
我将“pix”、“p1”定义为一些具有 dtype int、相同长度和一些整数的 numpy 数组可能会出现多次。
（所以一个人可能同时拥有 pix = [..., 1,1,1,2,2,3,...] 和 p1 = [..., 21,32,13,23,11, 78，...]，但是，因此它自己只将第一个 1 和相应的 21 用于索引 1，并刮掉其余的。）
当然，使用 for 循环可以轻松解决问题。关键是数组的整数和大小都很大，因此使用 for 循环而不是高效的 numpy-array 例程会花费大量计算资源。任何想法，现有文档的链接等？
python - 切片具有中心元素索引的子矩阵
给定一个矩阵 A、一个行索引列表和一个列索引列表，如何有效地提取以行和列索引为中心的大小为 k 的平方子矩阵？
例如：
输出应该是A[1:4, 2:5]和A[4:7, 1:4]。所以基本上，输出是大小的平方子矩阵，kxk并以 [r,c] 元素为中心（在这种情况下为 A[2,3] 和 A[5,2]）
如何高效而优雅地做到这一点？谢谢