假设我有:
test = numpy.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
test[i]
使我得到数组的 第i 行(例如[1, 2]
)。如何访问第 ith 列?(例如[1, 3, 5]
)。另外,这将是一项昂贵的操作吗?
>>> test[:,0]
array([1, 3, 5])
同样,
>>> test[1,:]
array([3, 4])
使您可以访问行。NumPy参考资料的第1.4节(索引)对此进行了介绍。这很快,至少以我的经验而言。它肯定比循环访问每个元素要快得多。
本文向大家介绍NumPy 如何生成多维数组的方法,包括了NumPy 如何生成多维数组的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Python现在是最热门的人工智能语言,各种工具的支持如Google的Tensorflow,都是首选支持Python的。 但是,与R语言不同,Python语言设计时,并没有考虑对于矩阵运算,统计计算等功能做专项支持。于是我们需要NumPy库来补足这一能力上的不足。 N
问题内容: numpy中最简单的方法来反转数组的最内部值是这样的: 这样我得到以下结果: 非常感谢你! 问题答案: 怎么样: 而最后一个维度的反方向是: 要么 尽管我更喜欢后者,因为前两个维度是隐式的,因此很难看到正在发生的事情。
我正在优化反向传播算法的实现,以训练神经网络。我正在研究的一个方面是在数据点集(输入/输出向量)上执行矩阵运算,这是一个由numpy库优化的批处理过程,而不是遍历每个数据点。 在我的原始算法中,我做了以下操作: 然后,我将所述矩阵扩展为张量,其中第一个形状索引将引用数据集。如果我有3个数据集(为了简单起见),矩阵将如下所示: 仅使用np.tensordot或其他numpy操作,如何生成C? 我想答
问题内容: 请原谅我这是多余的还是超基本的。我要从R进入Python / Numpy,并且很难在脑海里翻转事物。 我有一个维数组,我想使用索引值的另一个n维数组进行排序。我知道我可以将其包装成一个循环,但是似乎应该有一种非常简洁的Numpyonic方式将其击败并提交。这是设置n = 2的问题的示例代码: 所以现在我有一个2 x 5的随机数数组和2 x 5的索引。我已经阅读了约10次帮助,但显然我的
问题内容: 我有一个二维数组,即序列数组也是数组。对于每个序列,我想计算自相关,因此对于(5,4)数组,我将获得5个结果或维度为(5,7)的数组。 我知道我可以循环浏览第一个维度,但这很慢,也是我的最后选择。还有另一种方法吗? 谢谢! 编辑: 根据选择的答案以及mtrw的评论,我具有以下功能: 请注意,在我的代码中,length是一个全局变量,因此一定要声明它。我也没有将结果限制为实数,因为我还需
因此,我正在编写一个数独解算器,使用9x9数组作为网格,使用9x9x9数组作为其可能性。由于我使用的回溯算法,我必须检查数独是否仍然有效,又名: 如果有一个字段不包含数字,并且没有剩余的可能性,则返回False。到目前为止,我实现了以下几点: 例如,如果(j,i)处的正方形包含选项2、3和7,则相应的可能性数组为: 我试图在求解器中避免这样的循环。我尝试如下: 这返回了一个nx9数组,其中n是我的