按照要求创建以下数组ar,通过索引,其ar[4]、ar[:2,3:]分别是多少
时间: 2023-12-14 17:03:18 浏览: 34
好的,根据你的要求,我可以给你一个例子来创建这个数组:
```python
import numpy as np
# 创建一个 5 行 4 列的二维数组
ar = np.array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16],
[17, 18, 19, 20]])
# 打印数组
print(ar)
# 输出结果为
# [[ 1 2 3 4]
# [ 5 6 7 8]
# [ 9 10 11 12]
# [13 14 15 16]
# [17 18 19 20]]
```
根据上面创建的数组,我们可以得到以下结果:
- `ar[4]`:表示取第 5 行,输出结果为 `[17, 18, 19, 20]`。
- `ar[:2, 3:]`:表示取前 2 行和第 4 列及以后的所有元素,输出结果为 `[[4], [8]]`。
相关问题
按照要求创建数组,通过索引,其ar[4]、ar[:2,3:]、ar[3][2]分别是多少?[[012 34][56789][101112 13 14][15 16 17 18 19[20 21 22 23 24]]
在这个给定的二维数组 `ar` 中,数组是按照矩阵的行和列来存储的:
- `ar`:在 Python 中,数组的索引是从0开始的,所以 `ar` 是访问第五个元素。在这个例子中,`ar` 是一个5x5的数组,但只提供了前四行数据。由于没有提供第五行的数据,`ar` 将会是 `None` 或者抛出 `IndexError`。
- `ar[:2,3:]`:这个切片表示从数组的第一个元素(包括)到第二行的最后一个元素(不包括),然后从第三列开始到最后一列。由于这个数组是5x5,实际结果将是前两行,从第三列到第五列的数据,即 [[56789], [101112]]。
- `ar`:这同样是一个二维索引,先获取第四行(下标为3),然后再获取这一行中的第三个元素(因为Python的索引是从0开始的)。对于这个4x3的第四行(15 16 17 18 19),`ar` 将返回17。
由于提供的数组是不完整的,上述分析基于假设。如果第五行确实存在,那么 `ar` 的值将会是第五行的某个元素,`ar[:2,3:]` 将返回完整的第四行和第五行的第三列到末尾,而 `ar` 也将是17。
#define fastbin(ar ptr,idx) ((ar ptr)->fastbinsY[idx])// 根据 chunk 大小获得位置。因为 MINSIZE 为0x20,前两个 index 是不可索引的,所以需要减去2#define fastbin index(sz) ((((unsigned int) (sz)) >> (SIZE SZ == 8 ? 4:3)) - 2) // 定义了属于 fastbin的 chunk 最大值(80* SIZE SZ / 4)#define MAX FAST SIZE// 定义了 fastbinsY 数组的大小 #define NFASTBINS(fastbin index (request2size (MAX FAST SIZE))+1)
这段代码是一些宏定义,与内存管理中的 "fastbin" 相关。下面我逐行解释每个宏定义的作用:
1. `fastbin(ar ptr, idx)` 宏定义用于获取指定索引 `idx` 处的 fastbin。它通过 `ar ptr` 这个指针获取到相应的 fastbins 数组,并返回指定索引处的内容。
2. `fastbin index(sz)` 宏定义用于根据给定的 chunk 大小 `sz` 计算出对应的 fastbin 索引。它使用了一个移位操作和条件表达式来计算,并将结果返回。
3. `MAX_FAST_SIZE` 宏定义了属于 fastbin 的 chunk 的最大大小。这个值被设置为 `80 * SIZE_SZ / 4`,其中 `SIZE_SZ` 是指针的大小(在这里假设为8字节)。
4. `NFASTBINS(fastbin index(request2size(MAX_FAST_SIZE)) + 1)` 宏定义用于定义 fastbinsY 数组的大小。它通过计算最大 fastbin 大小 `MAX_FAST_SIZE`,然后将其转换为对应的 fastbin 索引,最后加上1来确定 fastbinsY 数组的大小。
需要注意的是,这些宏定义可能是从某个特定上下文中提取的,我无法提供完整的代码和上下文。所以如果你需要更多信息或者有其他问题,请提供更多细节。
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