Numpy使用问题汇总

2023-05-16

1. 批量操作

1.1. 现象

import numpy as np

vec = np.zeros(10, int)
indices = np.array([0, 0])
vec[indices] += 1
print(vec)

上面代码的输出不是

[2 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

而是

[1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

1.2. 原因

这是因为numpy.array的操作是并行操作,而非串行操作。如果是串行操作,则vec的第一个元素两次增加1,得到的是2。因为是并行操作,所以vec的第一个元素分别增加1,得到1,并回写。

1.3. 解决方法

import numpy as np

vec = np.zeros(10, int)
indices = np.array([0, 0])
value, counter = np.unique(indices, return_counts=True)
vec[indices] += counter
print(vec)

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

Numpy使用问题汇总 的相关文章

随机推荐

  • Visual Studio 新建一个Win32控制台项目

    1 点击 文件 新建 项目 2 选好Win32控制台项目点击确定 3 点击击下一步 4 勾选好项目程序设置后点击完成 5 点击 本地 Windows 调试器即可调试程序
  • 安装CDC drivers 失败原因,记录关键点

    1 驱动版本不对 xff0c 因为CDC drivers 主要调用的是usbser sys 文件 xff0c 需要查看你的c windows system32 drivers下是否有该文件 2 驱动对了 xff0c 但是安装过程中一直提示找
  • Ubuntu 运行文件时,出现 Permission denied

    在Ubuntu下 xff0c 执行sh文件时提示下面信息 xff1a bash xx sh Permission denied 可以尝试以下方法解决 xff1a chmod 777 xx sh 执行其他类型的文件出错时 xff0c 也可以此
  • update.app格式解压工具-ROM定制开发教程

    Github分享工具地址 xff1a https github com Loren Yi update app 使用教程 xff1a 下载huawei unpack exe 到本地目录 讲华为 UPDATE APP放至同一路径 将 UPDA
  • mysql时间和本地时间相差13个小时

    原文地址 https www xiegaosheng com post view id 61 73 mysql时间和本地时间相差13个小时 作者 谢高升 发布 2017 12 15 浏览 0次 mysql时间和本地时间相差13个小时 修改l
  • 美团笔试题(2018.10.09)

    逻辑题20个要快点做 xff0c 然后30个选择考的东西比较多 编程两个 优惠券 有一个满x减的优惠券 xff0c 一共n个商品 xff0c 每个只能选择一次 xff0c 求能使用优惠券的最小价格 就是求n个数选任意几个加起来最接近x且大于
  • AndroidStudio gradle 编译发现阿里云镜像找不到对应jar包https://maven.aliyun.com/nexus/content/repositories/jcenter

    FAILURE Build completed with 4 failures 1 Task failed with an exception What went wrong Execution failed for task 39 app
  • 用PyQt5写了个音乐播放器

    首先先展示一下界面 xff08 不美观但好用 xff09 除了不能看歌词功能该有的都有 xff0c 作为本地播放器还挺好用的 xff0c 界面是用PyQt5做的 下面是源代码 xff1a span class token keyword i
  • Consul+Ocelot搭建微服务实践--IdentityServer集成

    文章目录 1 IdentityServer介绍2 建立IdentityServer2 1 安装IdentityServer42 2 定义配置中心2 2 1 定义Client2 2 2 定义ApiResource2 2 3定义Identity
  • 配置Linux内核版本在线或离线升级(回退)

    在线升级 一 查看系统内核 xff08 当前系统内核为3 10 xff09 uname r 二 确定当前主机能连外网 ping www baidu com 三 导入在线elrepo仓库公钥 rpm import https www elre
  • 深度学习相关网址

    深度学习教学网址 Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial GitHub rasmusbergpalm DeepLearnToolbox Matlab Octave t
  • CentOS Docker安装并使用httpd镜像运行容器

    Docker 是一个开源的应用容器引擎 xff0c 基于 Go 语言 并遵从 Apache2 0 协议开源 CentOS Docker 安装 先卸载旧版本 xff0c 较旧的 Docker 版本称为 docker 或 docker engi
  • 基于神经辐射场NeRF的SLAM方法

    随着2020年NeRF 1 的横空出世 xff0c 神经辐射场方法 xff08 Neural Radiance Fields xff09 如雨后春笋般铺天盖地卷来 NeRF最初用来进行图像渲染 xff0c 即给定相机视角 xff0c 渲染出
  • 有限视角重叠和不准确外参标定下的多相机SLAM的鲁棒初始化

    1 摘要 本文提出了一种当相机只有有限的公共视野和不准确的外参标定情形下的用于多相机视觉SLAM系统的鲁棒初始化方法 有限的共同视野导致只有一些特征可以在相机之间匹配上 离线标定后 xff0c 由于振动或相机错误放置而导致的不准确的外部位姿
  • Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation论文阅读

    1 序言 上篇文章中我们提到了一种在线标定光学防抖主摄和ToF方法 其中使用RAFT作为光流估计网络来进行密集匹配 xff0c 本文我们来介绍一种更新的光流估计算法GMFlow xff0c 其被CVPR2022接收为Oral 同时也将介绍其
  • BARF: Bundle-Adjusting Neural Radiance Fields论文阅读

    摘要 神经辐射场 NeRF 可以合成真实世界场景的全新视角的照片 xff0c 其性能优异 xff0c 因此在计算机视觉领域引起较大的兴趣 NeRF的一个限制条件是需要准确相机位姿 本文提出了集束调整神经辐射场 BARF xff0c 可以用不
  • 自动驾驶高精定位

    定位是高等级自动驾驶的基础 xff0c 但在高速NOA和城区NOA等场景中 xff0c 如何能够稳定地在各种工况下实现高精度定位将是个难题 一个常见的问题是 xff1a 高速NOA 城区NOA功能需要实现多高精度的定位 xff1f 需要多高
  • 高精度组合导航里的松耦合、紧耦合、深耦合

    高精度定位 xff0c 是自动驾驶车辆一切丰满理想实现的前提 它用于判断自动驾驶功能是否处于可激活的设计运行条件内 xff1b 它用于支撑自动驾驶车辆的全局路径规划 xff1b 它用于辅助自动驾驶车辆的变道 避障策略 不同的场景特点 不同的
  • 超像素分割

    1 超像素 超像素是把一张图片中具有相似特征的像素进行聚类 xff0c 形成一个更具有代表性的大 像素 这个新的像素可以作为其他图像处理算法的基本单位 xff0c 可以减低图像的维度和异常像素点 目前常用的超像素分割算法有SLIC SEED
  • Numpy使用问题汇总

    1 批量操作 1 1 现象 import numpy as np vec 61 np zeros 10 int indices 61 np array 0 0 vec indices 43 61 1 print vec 上面代码的输出不是