这个问题困扰我很久了:给定一个简单的pandasDataFrame>>>dfTimestampCol12008-08-010.0013732008-09-010.0401922008-10-010.0277942008-11-010.0125902008-12-010.0263942009-01-010.0085642009-02-010.0077142009-03-01-0.0197272009-04-010.0088882009-05-010.0398012009-06-010.0100422009-07-010.0209712009-08-010.0119262009-09-01
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
处理sliding-windownumpy的例子。试图理解start_idx=np.arange(B[0])[:,None]的,Nonefoo=np.arange(10)printfooprintfoo[:]printfoo[:,]printfoo[:,None]None的作用似乎是转置数组。[0123456789][0123456789][0123456789][[0][1][2][3][4][5][6][7][8][9]]但我不是很确定。我找不到解释第二个参数(None)作用的文档。这也是一个很难用谷歌搜索的片段。numpyarraydocsmakesmethinkithassom
我只是在看functools.lru_cache的实现，当我偶然发现这个片段时:root=[]#rootofthecirculardoublylinkedlistroot[:]=[root,root,None,None]#initializebypointingtoself我熟悉循环和双向链表。我还知道new_list=my_list[:]创建了my_list的副本。在查找切片分配或循环双向链表的其他实现时，我找不到有关此特定语法的任何更多信息。问题:在这种情况下发生了什么。是否有不同的语法来实现相同的结果？some_list[:]是否有不同的常见用例=some_iterable(没有
据我所知，元组和字符串是不可变的，以允许优化，例如重用不会改变的内存。然而，一个明显的优化，使元组的切片引用与原始元组相同的内存，并没有包含在python中。我知道此优化不包括在内，因为当我对以下函数计时时，所用时间类似于O(n^2)而不是O(n)，因此正在进行完全复制:deftest(n):tup=tuple(range(n))foriinxrange(n):tup[0:i]如果实现此优化，python的某些行为是否会发生变化？即使原始文件不可变，复制是否也有一些性能优势？ 最佳答案 通过view，您是否正在考虑与numpy所做的
我有一个pytorch稀疏张量，我需要使用此切片[idx][:,idx]对行/列进行切片，其中idx是索引列表，使用提到的切片在普通浮点张量上产生我想要的结果。是否可以在稀疏张量上应用相同的切片？这里的例子:#constructingsparsematrixi=np.array([[0,1,2,2],[0,1,2,1]])v=np.ones(4)i=torch.from_numpy(i.astype("int64"))v=torch.from_numpy(v.astype("float32"))test1=torch.sparse.FloatTensor(i,v)#constructi
函数的功能是从输入的字符串切片中去除重复的元素，并返回去重后的结果。具体的实现逻辑如下：创建一个空的结果切片result，用于存储去重后的字符串。创建一个临时的maptempMap，用于存放不重复的字符串。map的键是字符串，值是字节类型。遍历输入的字符串切片slc中的每个元素e：首先，获取tempMap的长度，并将其赋值给变量l。然后，将字符串e作为键，值设置为0，存入tempMap中。如果加入tempMap后，tempMap的长度发生了变化（即原本不存在的元素被成功添加），则说明该元素是第一次出现，不是重复的。将该元素e追加到结果切片result中。遍历完所有元素后，返回结果切片resul
我需要从数组中的多个位置提取数据。一个简单的数组是:-listing=(4,22,24,34,46,56)我熟悉切片。例如:-listing[0:3]会给我:-(4,22,24)但是我无法取出多个切片。例如:-listing[0:3,4:5]给我TypeError:tupleindicesmustbeintegersnottuples尽管搜索了两本Python书籍和互联网，但我无法找出要使用的语法。 最佳答案 您可以切片两次并加入它们。listing[0:3]+listing[4:5]
为什么下面几行没有按我预期的那样工作？importnumpyasnpa=np.array([0,1,2,1,1])a[a==1][1:]=3printa>>>[01211]#Iwouldexpect[01233]这是一个“错误”还是有其他推荐的方法？另一方面，以下工作:a[a==1]=3printa>>>[03233]干杯，菲利普 最佳答案 这与花式索引的工作原理有关。有详尽的解释here.这样做是为了允许使用花哨的索引进行就地修改(即a[x>3]*=2)。这样做的结果是您不能像您发现的那样分配给双索引。花式索引总是返回副本而不是V
想象一些numpy数组，例如x=np.linspace(1,10)。x[i:j]让我可以查看范围[i,j)的x。我喜欢我还可以执行x[i:-k]，它排除了最后的k元素。但是，为了包含最后一个元素，我需要执行x[i:]。我的问题是:例如，如果我需要遍历k，我该如何组合这两种表示法。说我想这样做:l=list()forkin[5,4,3,2,1]:l.append(x[:-k])l.append(x[:])让我恼火的是最后一行。在这个简单的例子中，当然它并没有太大的区别，但有时这会变得更加烦人。我想念的是更像DRY的东西。以下片段当然不会产生预期的结果，但代表了我寻求的代码风格:l=lis
