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 - ...
#3、index_select(dim,index)在指定维度上选择行或列 ,index是tensor类型参数 c = torch.Tensor(2,2,2) c.index_select(1,torch.tensor(0)) #4、nonzero() 获取非零元素的下标 c_1.nonzero() #5、masked_select(mask) 获取满足条件的所有值 mask = c_1 == 1 c_1.masked_select(mask) #6、ga...
introselect 1 O(n) 0 否 1.sort 函数 功能:返回数组从小到大排序的副本。 格式:numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None) a:要排序的数组,array_like; axis:沿着排序的数轴; 默认-1,沿最后的数轴;None,展开; kind:排序方法。quicksort(默认),mergesort,heapsort,stable; order:排序的字段,用...
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...
1. torch中以index_select为例子 torch.index_select(input, dim, index, out=None) - 功能:在维度dim上,按index索引数据 - 返回值:依index索引数据拼接的张量 - index:要索引的张量 - dim:要索引的维度 - index:要索引数据的序号 代码语言:javascript ...
numpy.partition(a, kth, axis=-1, kind='introselect', order=None) Parameters:a : array_like ...
# 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...
array([1, 8, 2, 0], dtype=int64)np.sort(x[index_val])array([10, 12, 12, 16])3. clip()Clip() 用于将值保留在间隔的数组中。有时，需要将值保持在上限和下限之间。因此，可以使用NumPy的clip()函数。给定一个间隔，该间隔以外的值都将被裁剪到间隔边缘。x = np.array([3, 17, 14, 23,...