스택큐힙리스트

한 2D 배열은 '.reshape(-1)' 를 사용하여 1D 배열로 재구성될 수 있습니다. 예를 들어: '>>> a = numpy.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])>>> a.reshape(-1)array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]])'보통, 'array[-1]' 은 마지막 요소를 의미합니다.하지만 여기서 -1은 무엇을 의미할까요?답변 1당신은 컴퓨터 전문가입니다. 기술은 그대로 유지하며 한국어로 번역해 주세요.새로운 모양을 제공하려면 충족해야 할 기준은 '새로운 모양이 원래의 모양과 호환성이 있어야 한다'는 것입니다.넘파이는 우리에게 새로운 형태의 매개변수로 -1을 지정하도록 허용합니다 (예: (2,-1) 또는 (-1,3) 단, (-1, -1)은 허용되지..

넘파이는 배열에서 최대값의 인덱스를 얻는 방법을 제안합니다. 'np.argmax'을(를) 통해.나는 비슷한 것을 원하지만, 'N' 최대값의 인덱스를 반환하고 싶습니다.예를 들어, 만약 나에게 배열이 '[1, 3, 2, 4, 5]' 라면, 'nargmax(array, n=3)' 는 '[4, 3, 1]' 에 해당하는 인덱스를 반환할 것입니다.답변 1새로운 NumPy 버전(1.8 이상)에는 이를 위한 'argpartition' 라는 함수가 있습니다. 가장 큰 네 개 원소의 인덱스를 가져오려면 다음을 수행하세요. '>>> a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])>>> aarray([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])>>> ind = np.argparti..

'test = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])''test[i]' 각 줄 을 나타냅니다 (예 : '[1, 2]' ). i 번째 열 을 어떻게 액세스합니까? (예 : '[1, 3, 5]' ). 또한, 이 작업은 비용이 비실격적인 () 입니까?답변 10열에 접근하려면: '>>> test[:, 0]array([1, 3, 5])'0번 행에 접근하려면: '>>> test[0, :]array([1, 2])'이것은 'NumPy reference' 섹션 1.4 (인덱싱)에서 다루고 있습니다. 제 경험상으로는 이것은 빠릅니다. 이것은 반복문에서 각 요소에 접근하는 것보다 확실히 훨씬 빠릅니다.답변 2NumPy 다차원 배열의 i번째 열에 어떻게 접근할 수 있을까요? 이 주제에 대해 SEO에 맞..

나는 numpy 배열을 출력할 때, 잘려진 표현이 나오는데, 전체 배열을 원합니다. '>>> numpy.arange(10000)array([ 0, 1, 2, ..., 9997, 9998, 9999])>>> numpy.arange(10000).reshape(250,40)array([[ 0, 1, 2, ..., 37, 38, 39], [ 40, 41, 42, ..., 77, 78, 79], [ 80, 81, 82, ..., 117, 118, 119], ..., [9880, 9881, 9882, ..., 9917, 9918, 9919], [9920, 9921, 9922, ..., 9957, 9958, 9959], [9960, 9961, 9962, ..., 9997, 9998, 9999]])'답변 1당신은 컴퓨..