切片方式与numpy是类似. * a[:2, :1, :, :], * 可以用-1索引. * ::2,表示所有数据,间隔为2,即 start:end:step. *  a.index_select(1,torch.tensor([2])) # 1表示维度,后面是索引(必须是tensor格式,想连续选取可以用tensor.arange()) * 三个点(...): 表示取最大维度的数据,不用输入很多的(:,:,) 比如下面的数据三个点...可以代替中间的维度,并且两边数据是相等的: * torch…

常见的学习种类 线性回归,最简单的y=wx+b型的,就像是调节音量大小.逻辑回归,是否问题.分类问题,是猫是狗是猪 最简单的线性回归y=wx+b 目的:给定大量的(x,y)坐标点,通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b 损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加,是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度. 根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值,然后计算损失对于w和对于b的梯度,来找到下降梯度. 使得w和b往下降梯度变化来使得损失越来越小,w和b的值越来越精确的过程. lr…

(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1.对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式:a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2):(2)a[:2,:1,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的前1个数据,后两个维度全都取到:(3)a[:2,1:,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的第1个索引到最后索引的数据(包含1),后两个维度全都取到:(4)a[:2,-3:]:负号表示第2个维…

玩过深度学习图像处理的都知道,对于一张分辨率超大的图片,我们往往不会采取直接压平读入的方式喂入神经网络,而是将它切成一小块一小块的去读,这样的好处就是可以加快读取速度并且减少内存的占用.就拿医学图像处理来说吧,医学CT图像一般都是比较大的,一张图片就可能达到500MB+,有的甚至超过1GB,下面是切过的一张已经被各种压缩过的肝脏CT图像的一角.        我们可以看到它的像素仍有5210*4200之多,如果直接把这样一张图片压平,将会得到一个5210*4200=21882000维的tenso…

https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html dtype: tessor的数据类型,总共有8种数据类型,其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor. device: 这个参数表示了tensor将会在哪个设备上分配内存.它包含了设备的类型(cpu.cuda)和可选设备序号.如果这个值是缺省的,那么默认为当前的活动设备类型. require_grad: 这个标志表明这个tensor的操作是否会被…

索引和切片 一维数组 一维数组很简单,基本和列表一致. 它们的区别在于数组切片是原始数组视图(这就意味着,如果做任何修改,原始都会跟着更改). 这也意味着,如果不想更改原始数组,我们需要进行显式的复制,从而得到它的副本(.copy()). import numpy as np #导入numpy arr = np.arange(10) #类似于list的range() arr Out[3]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr[4] #索引(注意是从…

Python 中原生的数组就支持使用方括号([])进行索引和切片操作,Numpy 自然不会放过这个强大的特性.  单个元素索引 1-D数组的单元素索引是人们期望的.它的工作原理与其他标准Python序列一样.它是从0开始的,并且接受负索引来从数组的结尾进行索引. import numpy as np a = np.arange(10) a Out[130]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) a[3] Out[131]: 3 a[-2] Out[132]…

一.实验文档准备 1.安装 tushare pip install tushare 2.启动ipython C:\Users\Administrator>ipython Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 08:04:48) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 7.0.1 -- An enhanced…

1.一维数组索引与切片#创建一维数组arr1d = np.arange(10)print(arr1d) 结果:[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] #数组的索引从0开始,通过索引获取第三个元素arr1d[2] 结果:2 #切片,左闭右开区间,从索引3开始,直到索引7结束 arr1d[3:8] 结果:array([3, 4, 5, 6, 7]) #数组脚标由右往左是从-1开始,每向左一位脚标数字减1,获取最后一个元素arr1d[-1] #等价arr1d[9] 结果:9 #将标量赋值给切片,会…

一:数据类型 1):int     1,2,3用于计算 2):bool    ture  false  用于判断,也可做为if的条件 3):str     用引号引起来的都是str 存储少量数据,进行操作 4):list   储存大量数据.[1,2,3,‘达人’,[1,2,3,90]] 5):元组   (1,2,3,‘第三方’)元组又叫只读列表,不能修改. 6):字典:dict,大量关系型的数据写在字典里 字典{‘name’:’li’,’age’=’12’} 字典{‘li’:[身高,体重,‘张三…

目录 (一)数组的索引与切片 1.说明: 2.实例: (二)多维数组的索引与切片 1.说明: 2.实例: 目录: 1.一维数组的索引与切片 2.多维数组的索引与切片 (一)数组的索引与切片 1.说明: (1)索引:array[x] (1)从左到右: 0~ n-1, 第一个到最后一个 (2)从右到左:-1~ -n,最后一个到第一个 (2)切片:array[起:终:步长] 在python里数据的切片都不包括"终"的数据 2.实例: (二)多维数组的索引与切片 1.说明: (1)索引: 在一…

NumPy学习(索引和切片,合并,分割,copy与deep copy) 目录 索引和切片 合并 分割 copy与deep copy 索引和切片 通过索引和切片可以访问以及修改数组元素的值 一维数组 程序示例 import numpy as np #索引与切片 array=np.arange(3,15) print(array) print(array[3])#数组下标为3的元素 print('\n') print(array[1:3])#取从下标1到下标3,不包括下标3 print(array[…

1. 编码 1. 最早的计算机编码是ASCII. 美国人创建的. 包含了英文字母(大写字母, 小写字母). 数字, 标点等特殊字符!@#$% 128个码位 2**7 在此基础上加了一位 2**8 8位. 1个字节(byte) 2. GBK 国标码 16位. 2个字节(双字节字符) 3. unicode 万国码 32位, 4个字节 4. utf-8: 英文 8 bit 1个字节 欧洲文字 16bit 2个字节 中文 24bit 3个字节 8bit => 1 byte 1024 byte = >…

numpy基本的索引和切片 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,555,666,888,10]) arr array([ 1, 2, 3, 555, 666, 888, 10]) # 数组的切片是不会复制,任何视图上的修改都会直接修改源数组 arr[1:5] array([ 2, 3, 555, 666]) # 广播 将一个标量赋值给一个切片时,自动传播到整个选区 arr[1:5] = 12 # 源数据改变 arr array([ 1, 12, 12…

python中索引与切片的熟练掌握对于字符串的操作很有帮助,梳理如下: (1)索引 S = 'hello world' 1)正向索引 正向索引从0开始,向右依次递增. 2)反向索引 反向索引从-1开始,向左依次递减. (2)切片 S = 'hello world' 1)正向切片 正向切片从左侧索引值对应的字符开始取到右侧索引值对应的字符的前一个字符:[m:n] m<n. 2) 反向切片 反向切片从左侧索引值对应的字符开始取到右侧索引值对应的字符的前一个字符:[m:n] m<n. 3)正负索引值…

str(字符串)索引和切片 str(字符串)索引: #计算机中大部分索引以0为开始 s = 'mylovepython' s1 = s[0] s2 = s[4] s3 = s[-1] print(s1,'mylovepython中索引为0的字符串') print(s2,'mylovepython中索引为4的字符串') print(s3,'mylovepython中索引为-1的字符串') 输出: m 切片mylovepython中索引为0的字符串 v 切片mylovepython中索引为4的字符串…

1.索引和切片:python当中数组的索引和其他语言一样,从0~n-1,使用索引的方法也是中括号,但是python中的切片的使用简化了代码 索引:取出数组s中第3个元素:x=s[2] 切片:用极少的代码将数组元素按需处理的一种方法.切片最少有1个参数,最多有3个参数,演示如下: 我们假设下面所用的数组声明为array=[2,3,4,5,6] 1个参数: array[1:]——从下标为1的元素选择到最后一个元素,返回 [4,5,6] array[:3]——从下标为0的元素选择到下标为2的元素,不包…

1.一维数组的索引及切片 ar = np.arange(20) print(ar) print(ar[4]) print(ar[3:6]) print(ar[:4:2]) #索引到4 按2的步长 print('-----') 输出结果: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] 4 [3 4 5] [0 2] ----- 2. 二维数组的索引及切片 ar = np.arange(16).reshape(4,4) print(ar,…

Pandas层次化索引 1. 创建多层索引 隐式索引: 常见的方式是给dataframe构造函数的index参数传递两个或是多个数组 Series也可以创建多层索引 Series多层索引 B =Series(np.random.randint(0,150,size=10),index=pd.MultiIndex.from_product([list("ABCDE"),["期中","期末"]])) B Dataframe多层索引的创建(推荐使用)…

数组索引是指使用中括号 [] 来定位数据元素,不仅可以定位到单个元素,也可以定位到多个元素.索引基于0,并接受从数组末尾开始索引的负索引. 举个例子,正向索引从0开始,从数组开始向末尾依次加1递增:负向索引从-1开始,逐个元素 -1 ,不管使用正向索引还是负向索引,最右侧的元素的索引值是最大的,最左侧的元素的索引值是最小的. >>> x = np.arange(10) >>> x[2] 2 >>> x[-2] 8 一,单个元素的索引 ndarray对象…

1.%s: a = "我是新力,我喜欢:%s,我钟爱:%s"b = a%("开车","唱跳rap")print(b)2.整型: 整数在Python中的关键字用int来表示; 整型在计算机中运于计算和比较 在32位机器上int的范围是:  -2**31-2**31-1,即-2147483648-2147483647 在64位机器上int的范围是: -2**63-2**63-1,即-9223372036854775808-92233720368547…

字符串索引与切片:切片后组成新字符串与原字符串无关系增:str1+str2查:str1[index] str1[start_index:end_index]1,索引从0开始2,根据索引获取元素:索引超过字符串长度时报错s[0]--0标识索引值 s1 = 'python is good' s2 = s1[0] print(s2) 3,切片:顾头不顾尾-后面的数字表示的位数取不到s[0:2]--0表示起始位置,2表示结束位置 s1 = 'python is good' s2 = s1[0:2] pr…

numpy数组的索引和切片 基本切片操作 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(10) >>> arr array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> arr[5] 5 >>> arr[5:8] array([5, 6, 7]) 切片赋值操作 1.切片赋一个值对应原来数组中的值也会变 >>> arr[5:8]=12 &g…

基础数类型总览 10203 123 3340 int +- * / 等等 '今天吃了没?' str 存储少量的数据,+ *int 切片, 其他操作方法 True False bool 判断真假 [12, True, 'alex', [1,2,3 ]] list 存储大量的数据. (12, True, 'alex', [1,2,3 ]) tuple 存储大量的数据,不可改变里面的元素. {'name': '太白金星'} dict 存储大量的关联型的数据,查询速度非常快. set 交集,并集差集..…

索引:获取数组中特定位置元素的过程 切片:获取数组元素子集的过程 import numpy as np 一维数组 一维数组的索引和切片与python中的列表类似 索引:若元素个数为n,则索引下标可表示为[0,1,2,...,n-1]或[-n,-(n-1),-(n-2),...,-2,-1] print('*'*8+'一维数组的索引和切片'+'*'*8) # 若元素个数为n,则索引下标可表示为[0,1,2,...,n-1]或[-n,-(n-1),-(n-2),...,-2,-1] ar1 = np…

一:数组的属性 每个数组都有它的属性,可分为:ndim(数组的维度),shape(数组每个维度的大小),size(数组的总大小),dtype(数组数据的类型) 二:数组索引 和python列表一样,Numpy的索引在一维数组中,也可以通过中括号重指定索引获取第i个值(从0开始) 如: x1 = [1,2,3,4,5,6,7,8] print(x1[0]) out: 1 比较有用的一个是,numpy支持负值索引,如print(x1[-1]) out:8 负值索引的时候是从-1开始的,-1表示倒数第…

字符串索引.切片.修改1.字符串操作(切片.修改)应用场景    a.爬虫截取网址数据    b.数据分析,语言处理(分词)    c.电信号码升级           0452 8869504           0452 68869504    d.分析日志时候2.字符串的索引.切片及修改    a.索引        下标:标识这个字符的位置,从0开始,最后一个元素的下标为-1,以此类推         h   e   y   g   o   r         0   1   2   3…

#索引与切片 ##1.序列 序列:list,tuple,str 其中list是可变序列 typle,str是不可变序列 #修改序列的值 list = [3,4,5] tup = (3,4,5) str = '345' list[1] = 99 list output:[3, 99, 5] tup[1] = 99 tup Output:TypeError Traceback (most recent call last) Input In [5], in <cell line: 1>() ---…

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

1.创建数据帧 index是行索引,即每一行的名字:columns是列索引,即每一列的名字.建立数据帧时行索引和列索引都需要以列表的形式传入. import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.获取数据帧的行索引和列索引 2.1 获取行索引 # 以数组形式返回 row_name = df.ind…