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我如何修復錯誤索引 976 超出尺寸為 976 的軸 0 的界限

[英]How can i fix the error index 976 is out of bounds for axis 0 with size 976

我收到 indexerror: index 976 is out of bounds for axis 0 with size 976 with my code。 代碼的一些背景信息：它計算動能（= 能量輸入 - 由於摩擦等造成的能量損失）並根據行進距離繪制動能。 我希望獲得一個 E_k 對 s 的 ...

有效地用半值索引 numpy 數組

[英]Indexing numpy array with half-values efficiently

我想用整數和半值索引一個 numpy 數組。 這大致是我的想法： 只有半值用作索引，所以我想可以構造某種包裝器，將值存儲在整數索引處，通過乘以給定的小數索引來訪問這些值。 可以構造某種輔助函數來獲取和設置相應的值； 但是，如果仍然可以使用本機 numpy 索引功能（切片等），那就更好了。 此外 ...

使用 np.ix_() 的 NumPy 高級索引並不總是產生所需的形狀

[英]NumPy advanced indexing using np.ix_() does not always result in the desired shape

我有一個如下所示的代碼片段： table是一個np.ndarray形狀(6, 7, 2, 2, 2, 11, 9) 。 該函數的目的是挑選出滿足所有給定索引的值。 由於高級NumPy索引使用給定索引數組中的一一對應而不是所需的交點來挑選單獨的值，因此我使用np.nx_()構建矩陣，使我能夠提 ...

IndexError：形狀不匹配：索引數組無法與形狀（2，）（3，）一起廣播

[英]IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (2,) (3,)

我有一個形狀為(5, 5, 2, 2, 2, 10, 8)的np.ndarray ，名為table 。 我可以像這樣成功地切片它： 但是由於某種原因，當我嘗試為維度 5（長度為 10）指定三個值時，如下所示： 我得到： 同樣適用於： 這不會發生在： 輸出正確的結果。 我試圖 ...

合並來自多個 numpy.uniques 的計數

[英]Combine counts from multiple numpy.uniques

我有多個numpy.unique(a, return_counts=True)返回，不幸的是無法訪問原始 arrays。我想將這些結果組合到一個具有唯一值的數組和一個存儲各自計數的數組中。 我不想使用np.repeat()反向創建 arrays，因為這些數據對於我的 RAM 來說太大了。 我還找到了 ...

從 python 中沒有循環的數組中提取數組

[英]Extract array from array without loop in python

我正在嘗試從數組中提取數組的一部分。 假設我有一個形狀為(M, N, P)的數組array1 。 對於我的具體情況， M = 10 ， N = 5 ， P = 2000 。 我有另一個數組， array2為(M, N, 1)的數組 2，它包含array1 1 中沿最后一個軸的有趣數據的起點。 我想從 ...

用基於自身的條件語句索引一個 numpy 數組是什么意思？

[英]What is meant by indexing a numpy array with a conditional statement based on itself?

我正在開發一個用於網絡分析的大型庫，遇到了一條令人困惑的線路，我不熟悉其調用約定。 循環內部問題中的行通過基於i和自身的條件索引remaining數組。 經過一些調試后，它似乎不僅僅是評估布爾值並使用該布爾值索引數組？ 有沒有人熟悉這種語法/約定並能夠指出我 numpy 文檔的相關部分或解釋？ ...

Numpy 切片 - 奇怪的行為

[英]Numpy Slicing - Strange behavior

我對 Numpy 有疑問。 基本上我只想在 for 循環中做一個簡單的賦值。 但奇怪的是，這不起作用。 這是我的示例代碼： 我假設在循環之后test中的所有值都等於 1，但是我的程序的 output 是(array([ 71, 72, 73, ..., 1277, 1278, 1279]),)我不能 ...

從二維數組 Python 中提取索引

[英]extracting index from a 2D array Python

我有一個形狀(1830, 1830)的圖像（名為gray_image ）。 經過一些圖像處理（我創建了超像素），我得到了一個名為segments的二維數組（形狀為(1830, 1830) ），其中包含從 0 到 72 的值。 我需要從在segments中找到值“0”的位置獲取索引，並使用該索引將gr ...

NUMPY：是否有更易讀的方式來索引 numpy arrays？

[英]NUMPY: Is there a more readable way to index numpy arrays?

我有一個大約 7 列的 Numpy 數組，我需要對某些值進行很多索引，但我目前這樣做的方式並不容易閱讀。 例如。 我想說rates[-1][high]或類似的東西。 我想也許我可以為例如做變量。 high = 2但我在許多不同的函數中使用相同的速率數據，所以我必須在每個 function 中設置 ...

如何在不實際索引數組的情況下獲得已知形狀數組的索引元素數？

[英]How can I get the number of indexed elements of array of known shape without actually indexing the array?

我有一個索引IDX （可能是索引列表、boolean 掩碼、切片元組等）索引一些已知shape的抽象 numpy 數組（可能很大）。 我知道我可以創建一個虛擬數組，對其進行索引並計算元素： 有沒有什么明智的方法可以在不創建任何（可能很大）數組的情況下獲得索引元素的數量？ 我需要將 3D 空間中某些 ...

創建 numpy 數組的置換淺表副本

[英]Create a permuted shallow copy of a numpy array

我希望對同一數據有兩個不同的視圖，其中行的順序不同，這樣通過一個視圖所做的更改將反映在另一個視圖中。 具體如下代碼 有以下output： 但我希望最后一點是 這個問題的答案 state 無法查看特定索引的視圖，盡管該問題的 OP 正在詢問數組的子集，而我想要整個數組的視圖。 （似乎這里的關鍵區別 ...

如何以矢量化方式多次索引多維數組numpy？

[英]How to index multidimensional array multiple times in a vectorized way numpy?

我正在嘗試在 numpy 中索引一個多維數組（4 維）。 數組的形狀為 (125,125,125,3)。 我有 3 個單獨的索引 arrays 的二維列表。 這些列表的大小分別為 (N,4)、(M,4) 和 (1,4)。 這 3 個單獨的列表代表我試圖索引的 4D 數組中的行、列和深度值。 例如考 ...

為什么 numpy 數組中相同索引選擇的輸出存在差異

[英]why there is a difference in the output of the same indexing selection inside a numpy array

讓我們假設我有一個看起來像這樣的二維 NumPy 數組，我想提取左下角的方塊 (4x4)： 為什么這種方式之間存在差異： 這樣： 我說這是有區別的，因為我在嘗試這樣做時得到了不同的輸出： 如果我的問題錯了，你能告訴我為什么嗎？ 提前致謝！ ...

用另一個數組操作一個 numpy 數組

[英]manipulating a numpy array with another array

我正在用括號和“：”做我的頭，同時試圖用另一個索引做二維索引所以如果有人能幫我理順我會很高興 我有一個灰度圖像 BlurredFlip 形狀是 : (480, 640) 然后我使用了 它創建了一個一維數組，毫不奇怪，第一行具有每列的最小值，例如 現在我想將超出該行值的每個像素設置為黑色 - ...

基於二維 numpy 數組中的索引列表訪問行的更有效方法？

[英]More efficient way to access rows based on a list of indices in 2d numpy array?

所以我有 2d numpay 數組 arr。 這是一個比較大的： arr.shape = (2400, 60000) 我目前正在做的事情如下： 隨機（帶替換） select arr.shape[0]索引訪問（按行）選擇的arr索引計算列平均值並選擇最大值我重復了k次它看起來像： 我的問題是速度很慢 ...

矩陣上的快速 numpy 行切片

[英]Fast numpy row slicing on a matrix

我有以下問題：我有一個大小為(m,200) ( m = 3683 ) 的矩陣yj ，並且我有一個字典，它為每個鍵返回一個 numpy yj的行索引數組（對於每個鍵，大小數組更改，以防萬一有人想知道）。 現在，我必須多次訪問這個矩陣（大約 100 萬次），並且我的代碼由於索引而變慢（我已經分析了代碼， ...


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