labview将数组依次索引出来？
可以是可以实现，但是不知道有什么意义。你在【number：0to3】这个数字显示控件上单击右键，选择“创建->局部变量”，把局部变量放在循环内，和索引连接起来，那么显示控件就可以在循环外依次显示了。
matlab如何将二维数组下标变为索引？
matlab的find()函数可以找出参数中非零元素的索引（即下标），因此获取矩阵中某个元素的下标的实现方法为：在matlab命令窗口输入find()函数。
具体应用举例如下： 1、在matlab命令窗口输入一个示例矩阵：A = [1 2 3;3 4 5;5 6 7]，输入及显示如下： 2、继续在命令窗口输入：[m,n] = find(A==2)，表示二维矩阵A中等于2的元素的行列位置分别赋值给m和n，输出结果为： 即表示元素2在矩阵A的第1行第2列。3、为了测试矩阵中存在多个元素的情况，例如查找元素3的下标，在命令窗口输入： [m,n] = find(A==3)，此时输出结果为： 因为矩阵A中有两个元素都等于3，所以结果包含两组位置，分表表示第2行第1列和第1行第3列。FINS索引超出了数组界限怎么办？
data目录下的文件要有tools，把tools一起复制到data下面就好了，然后点击进入tools里面后会有GenerateFNIS_for_Users文件夹，这是正确位置，如果FNIS放到其他位置的话就会出现LZ你这样的显示。
找到MO的修改可执行程序。
在程序方框那里填写：D:\TSEV Skyrim LE\Data\tools\GenerateFNIS_for_Users\GenerateFNISforUsers.exe。
点击运行。
成功mo加载fnis。
python数组越界是索引操作吗？
使用 np . delete 时，如果使用越界索引，则会引发 indexError 。当超出边界的索引位于使用的 np . array 中，并且该数组用作 np . delete 中的参数时，会产生索引错误。
python array怎么取里面的数值？
在Python中，可以通过下标来获取数组中的数值。下标从0开始，例如，如果有一个名为my_array的数组，想要获取第一个元素，可以使用my_array[0]，获取第二个元素可以使用my_array[1]，以此类推。同时，也可以通过循环遍历整个数组，依次获取每个元素的值。在Python中，数组可以使用列表或NumPy数组等数据结构来表示，具体的取值方法会有所不同。不同类型的数组可以使用不同的方法来获取其中的数值。
Python如何利用数组进行数据处理？
你说的是使用numpy数组进行数据处理吧，numpy是科学计算的一个包，处理起数据来很方便，下面我主要围绕：数学和统计、线性代数、唯一化和集合运算、排序这4各方面简单介绍一下如何利用numpy数组进行数据处理，实验环境主要是基于Anaconda3，系统及软件为win7+python3.6+qtconsole，主要介绍如下：
1.数学和统计：可以通过数组上的一组数学函数对整个函数或某个轴向的数据进行统计计算，常用的函数如下：
sum：对整个数组元素或某个轴向的元素求和。
mean：数组算术平均数。
std、var：数组标准差和方差。
min、max：数组最大值和最小值。
argmin、argmx：数组最大元素和最小元素索引。
cumsum：数组所有元素累计和。
cumprod：数组所有元素累计积。
测试代码如下，我这里随机生成了3*4的基于均匀分布的二维数组：
2.线性代数。这里主要包括矩阵乘法、矩阵分解、行列式以及其他方阵数学等，主要函数如下，主要在numpy.linalg这个包里：
dot：矩阵乘法。
trace：计算对角线元素的和。
det：计算矩阵行列式。
eig：计算方阵的本征值和本征向量。
inv：计算方阵的逆。
qr：计算QR分解。
svd：计算奇异值分解（SVD）。
solve：解线性方程组Ax=b，其中A为一个方阵。
lstsq：计算Ax=b的最小二乘解。
测试代码如下，这里我随机生成了两个二维数组（矩阵），一个3*4，一个4*3：
3.唯一化和集合运算。这里主要包括交集、并集、差集等，主要函数如下：
unique(x)：计算数组x中的唯一元素，并返回有序结果。
intersect1d(x,y)：计算数组x和数组y的交集。
union1d(x,y)：计算数组x和数组y的并集。
in1d(x,y)：得到一个“数组x的元素是否包含于数组y”的布尔型数组。
setdiff1d(x,y)：计算数组x和数组y的差集。
setor1d(x,y)：计算数组x和数组y的对称差集。
测试代码如下：
4.排序。这里主要是利用sort函数进行排序，与python内置的sorted函数类似，数组使用这个函数后，自身会被改变，如下，实验数据与步骤1数据相同：
至此，这4个方面都已介绍完毕。其实这只是利用numpy数组处理数据的一部分知识而已，还有许多其他方面的知识，如随机生成数等，我这里就不详细介绍了，网上也有许多这方面的资料，你可以参考一下，对你帮助一定很大，其次，《利用python进行数据分析》这本书也讲的非常不错，很值得学习，其中有一章就对numpy数组进行了系统介绍，感兴趣的话，可以学习、研究一下，对你数据处理一定会有一个大的帮助，我这里就不再赘述了，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。