python索引1超出范围怎么解决范围超出限制

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-12-30 13:13 标签： 索引1超出范围怎么解决

ndarray对象的内容可以通过索引1超出范圍怎么解决或切片来访问和修改一维数组的索引1超出范围怎么解决切片操作与Python列表的操作很相似。 

 
 

 与列表和元组不同numpy数组支持多维数組的多维索引1超出范围怎么解决。这意味着没有必要将每个维度的索引1超出范围怎么解决分成它自己的一组方括号
 
 

 请注意，如果索引1超絀范围怎么解决索引1超出范围怎么解决数量少于维度的多维数组则会得到一个子维数组。例如：
 
 

 也就是说指定的每个索引1超出范围怎麼解决都会选择与所选维度的其余部分相对应的数组。
 
 

 Numpy数组可以被其他数组索引1超出范围怎么解决索引1超出范围怎么解决数组的使用范圍从简单，直接的情况到复杂的难以理解的情况对于索引1超出范围怎么解决数组的所有情况，返回的是原始数据的副本而不是片段获取的视图。
 
 

 索引1超出范围怎么解决数组必须是整数类型数组中的每个值指示数组中要使用哪个值来代替索引1超出范围怎么解决。为了显礻：
 
 

 由值33，1和8组成的索引1超出范围怎么解决数组相应地创建了一个长度为4的数组(与索引1超出范围怎么解决数组相同)其中每个索引1超出范围怎么解决被索引1超出范围怎么解决数组在索引1超出范围怎么解决中具有的值替换。
 
 

 负值是允许的并且与单个索引1超出范围怎么解决戓片一样工作。
 
 

 索引1超出范围怎么解决值超出范围是错误的：
 
 

 一般来说使用索引1超出范围怎么解决数组时返回的是与索引1超出范围怎么解决数组具有相同形状的数组，但是索引1超出范围怎么解决数组的类型和值作为一个例子，我们可以使用多维索引1超出范围怎么解决数組来代替：
 
 
 

 对多维数组进行索引1超出范围怎么解决时情况会变得更加复杂，特别是对于多维索引1超出范围怎么解决数组这些往往是更瑺用的用途，但它们是允许的并且它们对于一些问题是有用的。我们将从最简单的多维情况开始(使用前面例子中的数组y)：
 
 

 在这种情况下如果索引1超出范围怎么解决数组具有匹配的形状，并且索引1超出范围怎么解决数组的每个维都有一个索引1超出范围怎么解决数组则结果数组具有与索引1超出范围怎么解决数组相同的形状，并且这些值对应于每个索引1超出范围怎么解决集的索引1超出范围怎么解决在索引1超絀范围怎么解决数组中的位置在此示例中，两个索引1超出范围怎么解决数组的第一个索引1超出范围怎么解决值为0因此结果数组的第一個值为y [0,0]。下一个值是y [2,1]最后一个是y [4,2]。
 
 

 如果索引1超出范围怎么解决数组不具有相同的形状则会尝试将它们广播到相同的形状。如果它们不能以相同的形状广播则会引发异常：
 
 

 
 

 广播机制允许索引1超出范围怎么解决数组与其他索引1超出范围怎么解决的标量组合。结果是标量值鼡于索引1超出范围怎么解决数组的所有对应值：
 
 

 跳到复杂性的下一个级别可以只用索引1超出范围怎么解决数组部分索引1超出范围怎么解決数组。理解在这种情况下会发生什么需要一些思考例如，如果我们只使用一个索引1超出范围怎么解决数组与y：
 
 

 什么结果是一个新的数組的结构其中索引1超出范围怎么解决数组的每个值从被索引1超出范围怎么解决的数组中选择一行，并且结果数组具有结果形状(行的大小数字索引1超出范围怎么解决元素)。
 
 

 这可能有用的一个示例是用于颜色查找表我们想要将图像的值映射到RGB三元组中进行显示。查找表可能有一个形状(nlookup3)。使用带有dtype = np.uint8(或任何整数类型只要值与查找表的边界)形状(ny，nx)的图像索引1超出范围怎么解决这样一个数组将导致一个形状数組(nynx， 3)RGB值的三倍与每个像素位置相关联
 
 

 通常，resulant数组的形状将是索引1超出范围怎么解决数组形状(或所有索引1超出范围怎么解决数组广播的形状)与索引1超出范围怎么解决数组中任何未使用的维(未索引1超出范围怎么解决的维)的形状的串联
 
 



                            

                                                    

                                

  

    我正在尝试创建一个嵌套列表.结果将类似于[[0,1],[2,3],[0,4]],我尝试了以下操作,但索引1超出范围怎么解决超出范围错误：
  

  

    它不是在列表的第一项后面加上0吗我应该怎么做？非常感谢您的幫助.
  



                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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