Suchergebnisse für Anfrage "slice"
Ermitteln Sie den Mittelwert des 2D-Schnitts eines 3D-Arrays in Zahlen
Ich habe ein numpy Array mit einer Form von:
Wie werden Array-Slice-Indizes numpy-geordnet?
Ich habe ein np.arraydata of shape (28,8,20), und ich brauche nur bestimmte Einträge davon, also nehme ich ein Stück: In [41]: index = np.array([ 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 17, 18, 19]) In [42]: extract = data[:,:,index] In [43]: extract.shape ...
Der Nullwert eines Slice ist nicht null
Ich folgte dem Beispielhttps: //tour.golang.org/moretypes/1 [https://tour.golang.org/moretypes/10] Ich habe den Code so geändert, dass er das gleiche Ergebnis liefert. Ich hab nicht. Ist das ein Fehler oder ein Dokumentationsfehler? Auf der Tour ...
Array vs Slice: Zugriff auf Geschwindigkeit
Diese Frage bezieht sich auf die Geschwindigkeit von Zugriff auf Elemente von Arrays und Slices, nicht über die Effizienz der Übergabe an Funktionen als Argumente. Ich würde erwarten Arrays schneller sein als Scheiben in den meisten Fällen, weil ...
Schnelle, fantasievolle Indizierung
Mein Code zum Schneiden eines Numpy-Arrays (über ausgefallene Indizierung) ist sehr langsam. Es ist derzeit ein Engpass im Programm.
Effizientes Anhängen an einen String-Container variabler Länge (Golang)
Das Problem:Ich muss auf jede Zeile einer großen Protokolldatei (mit einer Länge von mehreren GB) mehrere reguläre Ausdrücke anwenden, nicht leere Übereinsti...
Effiziente Methode zum Überprüfen der IP-Adresse in Golang
Ich entwickle eine Netzwerkanwendung in Golang. Ich habe ein Stück IP-Adressen. Jedes Mal, wenn eine Anfrage eingeht, benutze ichnet.LookupIP(host), um die IP-Adresse des Hosts zu ermitteln, der ein Stück @ zurückgibnet.IP. Was ist der beste ...
Warum unterscheidet sich die Indizierung von numpy-Arrays mit Klammern und Kommas im Verhalten?
Ich neige dazu, numpy Arrays (Matrizen) in eckige Klammern zu setzen, aber ich habe bemerkt, dass ich die Komma-Notation verwenden muss, wenn ich ein Array (eine Matrix) schneiden möchte. Warum ist das? Beispielsweise >>> x = numpy.array([[1, ...