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  • 2022-04-14 20:48:28

    分析数据时经常会用到二维数组,通常需要创建一个元素均为0的数组。

    一种常为采用的方法:

    Matri = [[0 for i in range(col)] for j in range(row)]

    行数:row 列数:col

    row = 3
    col = 4
    Matrix = [[0 for i in range(col)] for j in range(row)]

    得到3行4列的二维数组

    [0, 0, 0, 0]
    [0, 0, 0, 0]
    [0, 0, 0, 0]

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  • Python创建二维数组

    千次阅读 2022-04-05 19:20:55
    文章目录前言实际操作维数组二维数组总结 前言 Python并没有内置的数组类型,只有tuple,list,dict,set等内置类型。所以只能通过list模拟数组。 实际操作 维数组 a = [i + 1 for i in range(10)] # a = [1, 2,...

    前言

    Python并没有内置的数组类型,只有tuplelistdictset等内置类型。所以只能通过list模拟数组。

    实际操作

    一维数组

    a = [i + 1 for i in range(10)]
    # a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    print('a =', a)
    b = [3] * 5
    # b = [3, 3, 3, 3, 3]
    print('b =', b)
    

    这里两种实现方式没有区别,后续可以通过下标来访问、修改其中的值。

    二维数组

    a = [[(row + 1) * (col + 1) for col in range(4)] for row in range(3)]
    # [[1, 2, 3, 4], [2, 4, 6, 8], [3, 6, 9, 12]]
    print(a)
    

    这里使用两个列表推导式的方式定义了类型二维数组的效果,后续可以通过下标来访问和修改其中的值,比如:a[2][1] = 101


    下面演示一个错误的二维数组的定义方式

    a = [[1] * 4] * 3
    # [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]
    print(a)
    a[1][0] = 101
    # [[101, 1, 1, 1], [101, 1, 1, 1], [101, 1, 1, 1]]
    print(a)
    

    这里使用两个list的乘法操作进行重复,但是其中的值只是引用拷贝,并不是深拷贝,导致a[1][0] = 101这个操作也影响了a[0]a[2]

    总结

    多使用列表推导式😄。

    展开全文
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    关于python中的二维数组,主要有list和numpy.array两种。好吧,其实还有matrices,但它必须是2维的,而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的。 两者可以相互转化。下边是两者区别 数组list >>import numpy...

    关于python中的二维数组,主要有list和numpy.array两种。好吧,其实还有matrices,但它必须是2维的,而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的。
    两者可以相互转化。下边是两者区别

    数组list

    >>import numpy as np
    >>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
    >>a
    #这个是list的形式
    [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
    >>type(a)
    <type 'list'>
    >>a[1][1]
    5
    >>a[1]
    [4,5,6]
    >>a[1][:]
    [4,5,6]

    这里需要注意的不能具体到个位的索引

    >>a[1,1]"""相当于a[1,1]被认为是a[(1,1)],不支持元组索引"""
    Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: list indices must be integers, not tuple
    >>a[:,1]
    Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: list indices must be integers, not tuple

    numpy.array

    array=([[1,2,3],
        [4,5,6],
        [7,8,9]])
    >>b[1][1]
    5
    >>b[1]
    array([4,5,6])
    >>b[1][:]
    array([4,5,6])
    >>b[1,1]
    5
    >>b[:,1]
    array([2,5,8])

    list转化为array

    #将list转化为numpy.array
    >>b=np.array(a)"""List to array conversion"""
    >>type(b)
    <type 'numpy.array'>
    >>b

    怎么定义二维数组?两种方法:直接定义和间接定义

    直接定义

    matrix = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
    matrix[2][2] = 9
    print(matrix)

    间接定义

    matrix = [[0 for i in range(3)] for i in range(3)]
    matrix[2][2] = 9
    print(matrix)

    添加二维数组

    添加
    matrix = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
    i=2
    j=2
    matrix[i][j] = 9
    matrix.append([1,1,1])
    print(matrix)

    具体怎么添加的如下

    matrix = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
    i=2
    j=2
    matrix[i][j] = 9
    matrix.append([i,i,i])
    print(matrix)

    展开全文
  • python——创建二维数组

    千次阅读 2021-12-14 16:41:42
    方1: 直接list创建 dp = [[1 for i in range(5)] for j in range(4)] print(dp) #其中5代表列数,4代表行数 dp = [[11111] for j in range(4)] dp = [[11111], [11111], [11111], [11111]] 方2:NumPy库...

    方1: 直接list创建

    dp = [[1 for i in range(5)] for j in range(4)]
    print(dp)
    
    #其中5代表列数,4代表行数
    dp = [[11111] for j in range(4)]
    dp = [[11111],
           [11111],
           [11111],
           [11111]]
    
    
      

    方2:NumPy库

    优势:

    1. numpy中数组存储在连续的块中,而使用list数组在内存中是分散存储的,numpy无需对内存地址再进行查找,节省资源。
    2. 向量化,速度快。
    • 使用arange

    import numpy as np
    
    dp = np.arange(15).reshape((5,3))
    • 使用zeros(),ones(), full()

    import numpy as np
    #创建元素都为0
    dpz = np.zeros((5,4),dtype=int)
    #都为1
    dpo = np.ones((5,4),dtype=int)
    #都为2,可以设置
    dpf = np.full((5,4),2,dtype=int)

    展开全文
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