这个问题在这里已经有了答案:CanIcreatea"view"onaPythonlist?(10个答案)关闭7年前。有没有一种方法可以在Python3中创建序列的“切片View”，其行为类似于常规切片但不创建序列切片部分的副本？更新原始序列时，“切片View”应反射(reflect)更新。>>>l=list(range(100))>>>s=Slice(l,1,50,3)#Shouldbehavelikel[1:50:3]>>>s[1]4>>>l[4]='foo'>>>s[1]#Shouldreflecttheupdatedvalue'foo'我可以编写自己的Slice类来执行此操作，但
我需要通过对3D数据数组进行阈值处理来创建bool掩码:数据小于可接受下限或数据大于可接受上限的位置的掩码必须设置为True(否则错误)。简明扼要:mask=(datahigh)我有两个版本的代码来执行此操作:一个直接使用numpy中的整个3D数组，而另一个方法循环遍历数组的切片。出乎我的意料，第二种方法似乎比第一种方法更快。为什么？？？In[1]:importnumpyasnpIn[2]:importsysIn[3]:print(sys.version)3.6.2|ContinuumAnalytics,Inc.|(default,Jul202017,13:14:59)[GCC4.2.
我正在尝试使用列上的逻辑索引对PyTorch张量进行切片。我想要与索引向量中的1值对应的列。切片和逻辑索引都是可能的，但它们可以一起使用吗？如果是这样，如何？我的尝试不断抛出无用的错误TypeError:indexingatensorwithanobjectoftypeByteTensor.Theonlysupportedtypesareintegers,slices,numpyscalarsandtorch.LongTensorortorch.ByteTensorastheonlyargument.MCVE期望的输出importtorchC=torch.LongTensor([[1,
假设我有两个列表，分别为a和b，大小都是n，我想对ka[:k]=b[:k]在Pythonwiki的TimeComplexity中它说切片设置的复杂度是O(n+k)，其中k是切片的长度。我只是不明白为什么在上述情况下它不只是O(k)。我知道切片会返回一个新列表，所以它是O(k)，而且我知道该列表以连续的方式保存其数据，因此在中间插入一个项目将花费O(n)时间。但是上面的操作很容易在O(k)时间内完成。我错过了什么吗？此外，是否有文档可以让我找到有关此类问题的详细信息？我应该研究CPython实现吗？谢谢。 最佳答案 O(n+k)是平均
假设我有两个numpy数组，形状为(d,f)的A和形状为(d,)的I包含0..n中的索引，例如I=np.array([0,0,1,0,2,1])A=np.arange(12).reshape(6,2)我正在寻找一种快速减少所有切片的方法，特别是sum、mean和max，A[我==我，:];一个慢版本将是results=np.zeros((I.max()+1,A.shape[1]))foriinnp.unique(I):results[i,:]=np.mean(A[I==i,:],axis=0)在这种情况下给出results=[[2.66666667,3.66666667],[7.,8.
我想对多索引pandas数据帧进行切片这里是获取我的测试数据的代码:importpandasaspdtestdf={'Name':{0:'H',1:'H',2:'H',3:'H',4:'H'},'Division':{0:'C',1:'C',2:'C',3:'C',4:'C'},'EmployeeId':{0:14,1:14,2:14,3:14,4:14},'Amt1':{0:124.39,1:186.78,2:127.94,3:258.35000000000002,4:284.77999999999997},'Amt2':{0:30.0,1:30.0,2:30.0,3:30.0,4:
我收到以下警告:SettingWithCopyWarning:AvalueistryingtobesetonacopyofaslicefromaDataFrame在下一行:df3[['prod_tags_0','prod_tags_1','prod_tags_2','prod_tags_3']].fillna(0,inplace=True)我该如何解决这个警告？ 最佳答案 df3[['prod_tags_0','prod_tags_1','prod_tags_2','prod_tags_3']]创建一个新数据帧，它是df3的一个子集
这是一个关于Python如何处理数据和变量的简单问题。我已经做了很多实验并且基本上弄明白了Python，除了这让我感到困惑:[编辑:为了清楚起见，我将示例分开并重新排列]示例1:>>>a=[[1],2]>>>a[0:1][[1]]>>>a[0:1]=[[5]]>>>a[[5],2]#Theassignmentworked.示例2:>>>a=[[1],2]>>>a[0:1][0][1]>>>a[0:1][0]=[5]>>>a[[1],2]#Nochange?示例3:>>>a=[[1],2]>>>a[0:1][0][0]1>>>a[0:1][0][0]=5>>>a[[5],2]#Whyno
我有一个pandas.DataFramedf1，用pandas.DateRange对象索引。如果我有一个d1和d2，作为日期时间，为什么df[d1:d2]不工作，我怎么能得到这个切片？ 最佳答案 这个有效:In[25]:df.ix[d1:d2]Out[25]:ABCD2000-01-101.1498150.686696-1.230991-1.6105572000-01-11-1.296118-0.172950-0.6038870.3836902000-01-12-1.034574-0.5232380.6269680.47175520
我正在尝试将图像分割成RGB，但在绘制这些图像时遇到了问题。我使用此功能从某个文件夹获取所有图像:defget_images(path,image_type):image_list=[]forfilenameinglob.glob(path+'/*'+image_type):im=misc.imread(filename,mode='RGB')image_list.append(im)returnimage_list此函数创建4d数组(30,1536,2048,3)，我非常确定第一个值代表图像数量，第二和第三个是维度，第三个是RGB值。在获取所有图像后，我将它们存储为一个numpy数组
