python的文档中提到了扩展索引语法。slice([start],stop[,step])使用扩展索引语法时也会生成切片对象。例如:a[start:stop:step]或a[start:stop,i]。参见itertools.islice()对于返回迭代器的替代版本。a[start:stop:step]按照说明工作。但是第二个呢？如何使用？ 最佳答案 a[start:stop,i]调用方法a.__getitem__((slice(start,stop,None),i))。如果a是一个列表，这将引发一个TypeError，但如果a是

假设我有以下字典和列表:my_dictionary={1:"hello",2:"goodbye",3:"World","sand":"box"}my_list=[1,2,3]是否有一种直接的(Pythonic)方法可以按照列表顺序定义的顺序从字典中获取键值对，其中键是列表中的元素？天真的方法是简单地遍历列表并逐一提取映射中的值，但我想知道python是否具有相当于字典的列表切片。 最佳答案 不知道pythonic是否足够，但这是有效的:res=[(x,my_dictionary[x])forxinmy_list]这是一个listco

我正在尝试使用netcdf4-python从netcdf4文件中读取数据切片。这是第一次使用python，我遇到了内存问题。下面是代码的简化版本。在循环的每次迭代中，内存跳转相当于我读取的数据片。如何在遍历每个变量时清理内存？#!/usr/bin/envpythonfromnetCDF4importDatasetimportosimportsysimportpsutilprocess=psutil.Process(os.getpid())defprint_memory_usage():nr_mbytes=process.get_memory_info()[0]/1048576.0sys

我对以下行为感到困惑。当我有这样的数据框时:importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=list('ABCD'),index=list('bcdefg'))看起来如下:ABCDb-0.9073250.2117400.150066-0.240011c-0.3075430.691359-0.179995-0.334836d1.2809780.469956-0.9125410.487357e1.447153-0.087224-0.1762561.319822f0.660994-0.28

因为我的数据集是时间序列，我有30个不同的数据框，每个数据框都有超过10,000行。我想检查一下，温度值低于40之前的趋势。所以，我想在温度值低于40时对行进行子集化，并且我还想在温度值低于40之前对24行进行子集化。我已经尝试了一些代码，唯一有效的代码如下。但是子集化需要更长的时间(比如一个数据帧超过10分钟)。所以，我的代码很糟糕。所以我想知道python中的代码可以更快地进行子集化。你们能帮帮我吗？df=temperature_df.copy()drop_temperature_df=pd.DataFrame()#gettheindexduringdroptemperatured

我有一个numpynd数组。我的任务的一个简化版本是从每个轴获取一个向量。举例说明:importnumpyx=numpy.array(range(24)).reshape((2,3,4))x0=x[0,0,:]x1=x[0,:,0]x2=x[:,0,0]但是我不一定知道x的维数。因此，挑战在于如何将冒号:索引运算符放在可变位置。此类语法的示例:n=x.ndimind=list(np.zeros(n))dim=0ind[dim]=':'y=x[ind]或y=indexer.index(x,ind)对于一些模块索引器。我可以写它，但我觉得这一定已经解决了，我不可能是唯一一个想这样做的人。例

我有一个灰色图像的3D-numpy数组，看起来像这样:[[[120,120,120],[67,67,67]]...]显然，我的每个RG和B都相同，因为它是灰色图像-这是多余的。我想获得一个新的二维数组，如下所示:[[120,67]...]这意味着将每个像素的数组[x,x,x]取值x我该怎么做？ 最佳答案 如果你的ndarray的形状是(M,N,3)，那么你可以得到这样的(M,N)灰度图像:>>>gray=img[:,:,0] 关于python-numpy3D图像数组到2D，我们在Stac

这看起来很简单(并且编写一个三行循环是微不足道的)，但是我如何使用numpy切片来制作一个numpy数组上对角线索引位置的列表？即给定一个4x4数组，我想要X处的索引位置:[XXXX][0XXX][00XX][000X]给予:[(0,0),(0,1),(0,2),(0,3),(1,1),(1,2),(1,3),(2,2),(2,3),(3,3)] 最佳答案 carnieri在numpy.triu_indices答案上领先我，但还有numpy.triu_indices_from将数组而不是维度作为输入。

Python中切片操作的迭代效率如何？如果切片不可避免地要复制，是否有替代方案？我知道对列表进行切片操作的时间复杂度为O(k)，其中k是切片的大小。x[5:5+k]#O(k)copyoperation但是，当遍历列表的一部分时，我发现最简洁(也是最Pythonic？)的方法(无需求助于索引)是:foreleminx[5:5+k]:printelem但是我的直觉是，这仍然会导致子列表的昂贵副本，而不是简单地迭代现有列表。 最佳答案 使用:foreleminx[5:5+k]:这是Pythonic的!在您剖析您的代码并确定这是一个瓶颈之前

我需要获取任意大小的numpy.ndarray的第一个和最后一个维度。如果我有shape(A)=(3,4,4,4,4,4,4,3)我的第一个想法是执行result=shape(A)[0,-1]但这似乎不适用于元组，为什么不呢？？有没有比更简洁的方法s=shape(A)result=(s[0],s[-1])感谢您的帮助 最佳答案 不知道怎么回事(s[0],s[-1])另一种选择是使用operator.itemgetter():fromoperatorimportitemgetteritemgetter(0,-1)(s)不过，我不认为这