最常用的两个索引操作就是 index_select 和 masked_select index_select torch.index_select(tensor, dim, index) 1. 示例: A = torch.arange(0, 16).view(4, 4) print(A) B = torch.index_select(A, 0, torch.tensor([1, 3])) C = torch.index_select(A, 1, torch.tensor([0, 3])) pri...
torch.index_select(input, dim, index, out=None) - 功能：在维度dim上，按index索引数据 - ...
kind{‘introselect’},可选 选择算法。默认为 ‘introselect’ orderstr 或 str 列表,可选 当a 是一个定义了字段的数组时,此参数指定首先比较哪些字段,第二个字段等。可以将单个字段指定为字符串,不需要指定所有字段,但未指定的字段仍将被使用,按照它们在 dtype 中出现的顺序来打破平局。 返回: index_arraynd...
当dim为0时,按照y轴(列)读取,index对应的第一列为0,1所以分别读取原tensor的第一列的第一个第二个数1和3存在结果tensor的第一列。 和上面挑tensor中元素的情况类似,我们还能挑选tensor中的一整行和一整列。函数如下:torch.index_select(input, dim, index, out=None) 这个例子还是很好理解的,我觉得我不需...
np.select(condlist, choicelist, default=0) np.select方法根据条件返回符合列表条件的元素数组。condlist表示输入的条件列表,choicelist表示输入的选择列表,与condlist是一一对应的,当x中元素符合condlist中的第一个条件时,输出数组中就选择choicelist中第一个选择作为输出,如符合多个条件则选择第一个。default表示不...
当使用非整数步长(如 0.1)时,通常最好使用numpy.linspace。 更多信息请参见下面的警告部分。 参数: start整数或实数,可选 区间的起始。该区间包括此值。默认起始值为 0。 stop整数或实数 区间结束。该区间不包括这个值,除非某些情况下step不是整数,浮点舍入会影响out的长度。
importtorcha=torch.arange(6).view(2,3)print(a)idx=torch.tensor([0,1])x=torch.index_select(a,dim=0,index=idx)y=torch.index_select(a,dim=1,index=idx)print(x)print(y)# tensor([[0, 1, 2],# [3, 4, 5]])# tensor([[0, 1, 2],# [3, 4, 5]])# tensor([[0, 1],# ...
select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。# We'll use the same dataframe that we used for read_csvframex = df.select_dtypes(include="float64")# Returns only time column 最后...
# Select all but one-pixel border pixel_matrix[1:-1,1:-1] # swap channel order pixel_matrix = pixel_matrix[:,:,::-1]# Set dark pixels to black pixel_matrix[pixel_matrix<10] = 0# select 2nd and 4th-rowpixel_matrix[[1,3], :] 阵列聚合和缩减 现在，我们将从 numpy 数组...
向序列添加索引的另一种方法是通过将唯一哈希值的索引或类似数组的对象传递给序列的创建方法的index参数来创建索引。 我们也可以单独创建索引。 创建索引与创建序列很像,但是我们要求所有值都必须唯一。 每个序列都有一个索引。 如果我们不分配索引,则将从 0 开始的简单数字序列用作索引。 我们可以通过将字符串传递...