slice

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私はちょうど私を少し混乱し、次のpythonコードを横断来ています： res = self.result[::-1].encode('hex') エンコードのものは、それが進値として表現されなければならない、かなり明確です。しかし、何ですかこのself.result [:: - 1]意味、特にコロンですか？

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Perl：新しい配列全体を作成せずに配列をスライスします。

大きな配列への参照があり、いくつかの要素（インデックスから末尾まで）は新しい行をDBに挿入する必要があります。もっと大きな配列の一部への参照を作成できますか？あるいは、DBIのexecute_array関数を使って配列の一部を使用することもできます。バックグラウンドでデータのPerlコピーをロードする必要はありませんか？は、ここで私はより効率的に何をしたいです：Perlで $sh->exec

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一般的にIOArray（またはMArray）をスライスする

IOArray、またはMArrayのうち一般にスライス（サブアレイビュー）を効率的に構築する方法はありますか？つまり、同じ配列をとって、境界を制限するだけです。署名は、境界(1,1000)だけ元の配列の境界(500,700)持つ要素へのアクセスを与える表示を行うと、配列をとる、例えば (MArray a e m, Ix i) => a i e -> i -> i -> m (a i e) とす

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Pythonの拡張スライス？

BitArrayクラスを記述しようとしていますが、numpyの配列x[i:j:k] = valのようなものを持つのは面白いでしょう。これをPythonでどのように書きますか？ __setslice__ではなく、そうですか？それは3つの引数しか取らないので、4つを取るためには1つの引数が必要です。

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Cで文字列をスライスする方法はありますか？

文字配列が "ADD"で始まるかどうかを調べる必要があります。私はstrcmp（）を使用することを知っていますが、最初の3文字を取得する方法はわかりません。私は本当にc-ストリングを扱うのが嫌いです。 char buffer[1024]?

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パンダデータフレームの日/時/分のスライス

私は、 'YYYY-MM-DD HH：MM：SS'のようなdatetimeインデックスを持つpandas Dataframeを持っています。 Index Parameter 2007-05-02 14:14:08 134.8 2007-05-02 14:14:32 134.8 2007-05-02 14:14:41 134.8 2007-05-02 14:14:53 134.

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データのネストされたリストを多次元ナンプー配列に変換する

以下のコードでは、ネストされたリストにデータを構築しています。 forループの後に私が望むのは、多次元のNumpy配列に可能な限りきれいにキャストすることです。しかし、私はそれで配列の変換を行うと、それは配列に外部のリストを変換するようだ。私が下向きに続行すると、dataPointsの形状が(100L,)となってしまいます...各リストが自分のデータであるリストの配列（明らかに私は(100,3)が

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Python：ギャップのあるスライスの構文が簡素化されていますか？

最初の要素、3番目から200番目の要素、201番目の要素からstep-size 3の最後の要素まで、Pythonのリストから求めます。それを行うには一つの方法は、個別のインデックス付けと連結している： new_list = old_list[0:1] + old_list[3:201] + old_list[201::3] はold_listにただ一つの指標でこれを行う方法はありますか？私は

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Pythonでは、リストのリスト（列の削除）からN番目のリスト項目を削除するにはどうすればよいですか？

Pythonでは、リストのリストから「列」を削除するにはどうすればよいですか？は考える： L = [ ["a","b","C","d"], [ 1, 2, 3, 4 ], ["w","x","y","z"] ] を私が取得する "列" 2を削除したいと思います： L = [ ["a","b","d"], [ 1, 2, 4 ],

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パンダをスライスするix（）メソッドで負のインデックスを持つDataFrame

負のインデックスが使用されている場合、DataFrame.ix（）はデータフレームをスライスしていないようです。私はDataFrameオブジェクトを持っていて、最後の2行をスライスする必要があります。 In [90]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4)) In [91]: df Out[91]: 0 1