我在目前正在进行的项目中遇到了一个小问题。开门见山，假设我有一个二维numpy.array-我将其命名为arr。我需要切片arr，但是这个切片必须包含一些填充，具体取决于所选的间隔。例子:arr=numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20],[21,22,23,24,25]])实际上，numpy对arr[3:7,3:7]的响应是:array([[19,20],[24,25]])但我需要填充它，就好像arr比实际的大。这是我需要的响应arr[3:7,3:7]:array([[19,20,0,
假设我有一个12GB的二进制文件，我想从它的中间切出8GB。我知道我想在其间切割的位置索引。我该怎么做？显然12GB不适合内存，这很好，但8GB也不会......我认为这很好，但如果你分block做，二进制似乎不喜欢它!我一次将10MB附加到一个新的二进制文件中，但新文件中每个10MBblock的边缘都有不连续点。是否有一种Pythonic的方式可以轻松地做到这一点？ 最佳答案 这是一个简单的例子。根据需要进行调整:defcopypart(src,dest,start,length,bufsize=1024*1024):withop
为了节省空间和必须保持不同来源之间数据一致性的复杂性，我正在考虑存储某些子字符串的开始/结束索引，而不是存储子字符串本身。诀窍是，如果我这样做，我可能会一直创建切片。这是应该避免的事情吗？切片运算符是否足够快我不需要担心？新对象的创建/销毁开销如何？好吧，我吸取了教训。除非您试图解决真正的问题，否则不要优化。(当然，这并不意味着纠正不必要的错误代码，但这不是重点......)另外，在堆栈溢出之前进行测试和分析。=D谢谢大家! 最佳答案 相对于什么足够快？你现在怎么做？你究竟在存储什么，你到底在检索什么？答案可能在很大程度上取决于此。
我有一个大型的一维整数数组，我需要对其进行切片。这很简单，我只是做a[start:end]。问题是我需要更多这些切片。a[start:end]如果start和end是数组则不起作用。For循环可用于此目的，但我需要它尽可能快(这是一个瓶颈)，因此欢迎使用nativenumpy解决方案。为了进一步说明，我有这个:a=numpy.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11],numpy.int16)start=numpy.array([1,5,7],numpy.int16)end=numpy.array([2,10,9],numpy.int16)并且需要以某种方式将它
我已经开始将Pandas用于一些大型数据集，而且大多数情况下它都运行良好。不过，我对指数有一些疑问我有一个具有三个级别的MultiIndex-比方说a、b、c。我如何沿着索引a切片-我只想要a=5,7,10,13的值。执行df.ix[[5,7,10,13]]并不像文档中指出的那样工作我需要在DF上有不同的索引-我可以创建这些多个索引而不将它们关联到数据框并使用它们返回原始ndarray索引吗？我可以单独切片MultiIndex而不是在系列或Dataframe中吗？提前致谢 最佳答案 对于第一部分，您可以使用get_level_val
我正在处理这样一种情况，我需要让一个字符串适合屏幕上分配的间隙，因为我使用的是unicodelen()和slices[]显然是按字节工作的，我最终把unicode字符串剪得太短了，因为€只在屏幕中占据一个空间，但len()或slices[]占2个空间。我已经正确设置了编码header，并且我愿意使用slice或len()之外的其他东西来处理这个问题，但我真的需要知道字符串将占用多少个空格以及如何将其切割成可用的。$cattest.py#-*-coding:utf-8-*-a="2€uros"b="2Euros"printlen(b)printlen(a)printa[3:]printb
例如，如果我们的源列表是:input=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,...]我需要这样的东西:output={1:[1],2:[2,3],3:[4,5,6],4:[7,8,9,...],...}我这样试过，但是不能正常工作:groups={}N=1group=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]foriinrange(0,len(group)-1):groups.update({N:group[i:i+N]})N+=1 最佳答案 为了完整起见——您还可以编写一个适用于任何可迭代对象的版本:fromitertoolsi
来自python文档docs.python.org/tutorial/introduction.html#strings:Sliceindiceshaveusefuldefaults;anomittedfirstindexdefaultstozero,anomittedsecondindexdefaultstothesizeofthestringbeingsliced.对于标准情况，这很有意义:>>>s='mystring'>>>s[1:]'ystring'>>>s[:3]'mys'>>>s[:-2]'mystri'>>>s[-1:]'g'>>>到目前为止，还不错。但是，使用负步长值似
我是pandas(ver0.14.0)的新手，遇到了以下问题:我正在尝试使用多索引对pandas数据帧进行切片。索引包含时间戳。如果仅使用日期作为时间戳进行切片，则效果很好。使用时间戳中的时间切片时，它不返回任何内容或返回异常。分割包含日期和时间的时间戳的正确方法是什么？更新:切片时间戳和其他索引和列的正确方法是什么？这是我的代码:dates=pd.DatetimeIndex([datetime.datetime(2012,1,1,12,12,12)+datetime.timedelta(days=i)foriinrange(6)])freq=[1,2]iterables=[dates
我想模仿一个普通的python列表，除了通过切片添加或删除元素时，我想“保存”列表。这可能吗？这是我的尝试，但它永远不会打印“正在保存”。classInterceptedList(list):defaddSave(func):defnewfunc(self,*args):func(self,*args)print'saving'returnnewfunc__setslice__=addSave(list.__setslice__)__delslice__=addSave(list.__delslice__)>>>l=InterceptedList()>>>l.extend([1,2,3
