我收到 indexerror: index 976 is out of bounds for axis 0 with size 976 with my code。 代码的一些背景信息：它计算动能（= 能量输入 - 由于摩擦等造成的能量损失）并根据行进距离绘制动能。 我希望获得一个 E_k 对 s 的 ...
我有一个维度为 (d1,d2,d3,d4) 的 Numpy 数组，例如A = np.arange(120).reshape((2,3,4,5)) 。 我想收缩它以获得尺寸B (d1,d2,d4)。 要拾取的零件的 d3 索引被收集在维度为 (d1,d2) 的索引数组Idx中。 对于沿 (d1,d2) ...
我想用整数和半值索引一个 numpy 数组。 这大致是我的想法： 只有半值用作索引，所以我想可以构造某种包装器，将值存储在整数索引处，通过乘以给定的小数索引来访问这些值。 可以构造某种辅助函数来获取和设置相应的值； 但是，如果仍然可以使用本机 numpy 索引功能（切片等），那就更好了。 此外 ...
我有一个如下所示的代码片段： table是一个np.ndarray形状(6, 7, 2, 2, 2, 11, 9) 。 该函数的目的是挑选出满足所有给定索引的值。 由于高级NumPy索引使用给定索引数组中的一一对应而不是所需的交点来挑选单独的值，因此我使用np.nx_()构建矩阵，使我能够提 ...
我有一个形状为(5, 5, 2, 2, 2, 10, 8)的np.ndarray ，名为table 。 我可以像这样成功地切片它： 但是由于某种原因，当我尝试为维度 5（长度为 10）指定三个值时，如下所示： 我得到： 同样适用于： 这不会发生在： 输出正确的结果。 我试图 ...
我有多个numpy.unique(a, return_counts=True)返回，不幸的是无法访问原始 arrays。我想将这些结果组合到一个具有唯一值的数组和一个存储各自计数的数组中。 我不想使用np.repeat()反向创建 arrays，因为这些数据对于我的 RAM 来说太大了。 我还找到了 ...
我正在尝试从数组中提取数组的一部分。 假设我有一个形状为(M, N, P)的数组array1 。 对于我的具体情况， M = 10 ， N = 5 ， P = 2000 。 我有另一个数组， array2为(M, N, 1)的数组 2，它包含array1 1 中沿最后一个轴的有趣数据的起点。 我想从 ...
我正在开发一个用于网络分析的大型库，遇到了一条令人困惑的线路，我不熟悉其调用约定。 循环内部问题中的行通过基于i和自身的条件索引remaining数组。 经过一些调试后，它似乎不仅仅是评估布尔值并使用该布尔值索引数组？ 有没有人熟悉这种语法/约定并能够指出我 numpy 文档的相关部分或解释？ ...
我对 Numpy 有疑问。 基本上我只想在 for 循环中做一个简单的赋值。 但奇怪的是，这不起作用。 这是我的示例代码： 我假设在循环之后test中的所有值都等于 1，但是我的程序的 output 是(array([ 71, 72, 73, ..., 1277, 1278, 1279]),)我不能 ...
我有一个形状(1830, 1830)的图像（名为gray_image ）。 经过一些图像处理（我创建了超像素），我得到了一个名为segments的二维数组（形状为(1830, 1830) ），其中包含从 0 到 72 的值。 我需要从在segments中找到值“0”的位置获取索引，并使用该索引将gr ...
我有一个大约 7 列的 Numpy 数组，我需要对某些值进行很多索引，但我目前这样做的方式并不容易阅读。 例如。 我想说rates[-1][high]或类似的东西。 我想也许我可以为例如做变量。 high = 2但我在许多不同的函数中使用相同的速率数据，所以我必须在每个 function 中设置 ...
我有一个索引IDX （可能是索引列表、boolean 掩码、切片元组等）索引一些已知shape的抽象 numpy 数组（可能很大）。 我知道我可以创建一个虚拟数组，对其进行索引并计算元素： 有没有什么明智的方法可以在不创建任何（可能很大）数组的情况下获得索引元素的数量？ 我需要将 3D 空间中某些 ...
我希望对同一数据有两个不同的视图，其中行的顺序不同，这样通过一个视图所做的更改将反映在另一个视图中。 具体如下代码 有以下output： 但我希望最后一点是 这个问题的答案 state 无法查看特定索引的视图，尽管该问题的 OP 正在询问数组的子集，而我想要整个数组的视图。 （似乎这里的关键区别 ...
我正在尝试在 numpy 中索引一个多维数组（4 维）。 数组的形状为 (125,125,125,3)。 我有 3 个单独的索引 arrays 的二维列表。 这些列表的大小分别为 (N,4)、(M,4) 和 (1,4)。 这 3 个单独的列表代表我试图索引的 4D 数组中的行、列和深度值。 例如考 ...
让我们假设我有一个看起来像这样的二维 NumPy 数组，我想提取左下角的方块 (4x4)： 为什么这种方式之间存在差异： 这样： 我说这是有区别的，因为我在尝试这样做时得到了不同的输出： 如果我的问题错了，你能告诉我为什么吗？ 提前致谢！ ...
我正在用括号和“：”做我的头，同时试图用另一个索引做二维索引所以如果有人能帮我理顺我会很高兴 我有一个灰度图像 BlurredFlip 形状是 : (480, 640) 然后我使用了 它创建了一个一维数组，毫不奇怪，第一行具有每列的最小值，例如 现在我想将超出该行值的每个像素设置为黑色 - ...
假设我有一个形状为(D0, D1, D2, D3)的 4d 数组A 。 我有一个形状为(D0,)的一维数组B ，其中包括我在轴 2 处需要的索引。 实现我需要的简单方法：output_lis = [] for i in range(D0): output_lis.append(A[i, : ...
所以我有 2d numpay 数组 arr。 这是一个比较大的： arr.shape = (2400, 60000) 我目前正在做的事情如下： 随机（带替换） select arr.shape[0]索引访问（按行）选择的arr索引计算列平均值并选择最大值我重复了k次它看起来像： 我的问题是速度很慢 ...
我有以下问题：我有一个大小为(m,200) ( m = 3683 ) 的矩阵yj ，并且我有一个字典，它为每个键返回一个 numpy yj的行索引数组（对于每个键，大小数组更改，以防万一有人想知道）。 现在，我必须多次访问这个矩阵（大约 100 万次），并且我的代码由于索引而变慢（我已经分析了代码， ...
考虑以下 ndarray a - 在第一个轴上计算的最小值是 - 这是视觉检查a[2] 。 计算这个指数的最有效方法是什么2 ...