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  • python中表示多维数组的方法
    2020-12-03 19:49:23

    python中表示多维数组的方法

    发布时间:2020-08-12 13:47:55

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  • >>> l=[[0 for i in range(10)] for i in range(10)] >>> l [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0,... 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]] >>> 为什么l和n能正确修改,L和N修改了每个子列表的首元素值?

    >>> l=[[0 for i in range(10)] for i in range(10)]

    >>> l

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

    >>> l[0][0]=23

    >>> l

    [[23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

    >>> n=[[0]*10 for i in range(10)]

    >>> n

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

    >>> n[0][0]=23

    >>> n

    [[23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

    >>> N=[[0]*10]*10

    >>> N

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    >>> N[0][0]=23

    >>> N

    [[23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

    >>> arr=[0 for i in range(10)]

    >>> L=[arr for i in range(10)]

    >>> L

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

    >>> L[0][0]=23

    >>> L

    [[23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

    >>>

    为什么l和n能正确修改,L和N修改了每个子列表的首元素值?

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  • 展开全部在Python中,一个像这样的多维表格可以通过“序列的序636f707962616964757a686964616f31333365646263列”实现。一个表格是行的序列。每一行又是独立单元格的序列。这类似于我们使用的数学记号,在数学里我们...

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    在Python中,一个像这样的多维表格可以通过“序列的序636f707962616964757a686964616f31333365646263列”实现。一个表格是行的序列。每一行又是独立单元格的序列。这类似于我们使用的数学记号,在数学里我们用Ai,j,而在Python里我们使用A[i][j],代表矩阵的第i行第j列。

    这看起来非常像“元组的列表”(Lists of Tuples)。

    “列表的列表”示例:

    我们可以使用嵌套的列表推导式(list comprehension)创建一个表格。 下面的例子创建了一个“序列的序列”构成的表格,并为表格的每一个单元格赋值。

    table= [ [ 0 for i in range(6) ] for j in range(6) ]

    print table

    for d1 in range(6):

    for d2 in range(6):

    table[d1][d2]= d1+d2+2

    print table

    123456

    程序的输出结果如下:

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

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

    [[2, 3, 4, 5, 6, 7], [3, 4, 5, 6, 7, 8], [4, 5, 6, 7, 8, 9],

    [5, 6, 7, 8, 9, 10], [6, 7, 8, 9, 10, 11], [7, 8, 9, 10, 11, 12]]

    1234

    这个程序做了两件事:创建了一个6 × 6的全0表格。 然后使用两枚骰子的可能组合的数值填充表格。 这并非完成此功能最有效的方式,但我们通过这个简单的例子来演示几项技术。我们仔细看一下程序的前后两部分。

    程序的第一部分创建并输出了一个包含6个元素的列表,我们称之为“表格”;表格中的每一个元素都是一个包含6个0元素的列表。它使用列表推导式,对于范围从0到6的每一个j都创建对象。每一个对象都是一个0元素列表,由i变量从0到6遍历产生。初始化完成之后,打印输出二维全0表格。

    推导式可以从里向外阅读,就像一个普通表达式一样。内层列表[ 0 for i in range(6) ]创建了一个包含6个0的简单列表。外层列表[ [...] for j in range(6) ]创建了这些内层列表的6个深拷贝。

    程序的第2个部分对2个骰子的每一个组合进行迭代,填充表格的每一个单元格。这由两层嵌套循环实现,每一个循环迭代一个骰子。外层循环枚举第一个骰子的所有可能值d1。内层循环枚举第二个骰子d2。

    更新每一个单元格时需要通过table[d1]选择每一行;这是一个包含6个值的列表。这个列表中选定的单元格通过...[d2]进行选择。我们将掷骰子的值赋给这个单元格,d1+d2+2。

    其他示例:

    打印出的列表的列表不太容易阅读。下面的循环会以一种更加可读的形式显示表格。

    for row in table:

    print row

    [2, 3, 4, 5, 6, 7]

    [3, 4, 5, 6, 7, 8]

    [4, 5, 6, 7, 8, 9]

    [5, 6, 7, 8, 9, 10]

    [6, 7, 8, 9, 10, 11]

    [7, 8, 9, 10, 11, 12]

    12345678910111213

    作为练习,读者可以试着在打印列表内容时,再打印出行和列的表头。提示一下,使用"%2d" % value字符串运算符可以打印出固定长度的数字格式。

    显示索引值(Explicit Index Values)。

    我们接下来对骰子表格进行汇总统计,得出累计频率表。我们使用一个包含13个元素的列表(下标从0到12)表示每一个骰子值的出现频率。观察可知骰子值2在矩阵中只出现了一次,因此我们期望fq[2]的值为1。遍历矩阵中的每一个单元格,得出累计频率表。

    fq= 13 * [0]

    for i in range(6):

    for j in range(6):

    c= table[i][j]

    fq[ c ] += 1

    12345

    使用下标i选出表格中的行,用下标j从行中选出一列,得到单元格c。然后用fq统计频率。

    这看起来非常的数学和规范。

    Python提供了另外一种更简单一些的方式。

    使用列表迭代器而非下标,表格是列表的列表,可以采用无下标的for循环遍历列表元素。

    fq= 13 * [0]

    print fq

    for row in table:

    for c in row:

    fq[c] += 1

    print fq[2:

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  • 今天小编就为大家分享一篇numpy向空的二维数组添加元素的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 今天做数据处理时,遇到了从...现对三维数组中的元素位置结合代码做详细归纳总结,方便日后查阅和为网友答疑!图示效果图:直接贴代码:def test3D():import numpy as npdata_array = np.zeros((3, 5, 6), dtype=np...

    今天做数据处理时,遇到了从三维数组中批量加入二维数组的需求。其中三维数组在深度学习的特征数据处理时经常会使用到,所以读者有必要对该小知识点做到清楚了解并掌握。现对三维数组中的元素位置结合代码做详细归纳总结,方便日后查阅和为网友答疑!

    图示效果图:

    20191128090811.jpg

    直接贴代码:

    def test3D():

    import numpy as np

    data_array = np.zeros((3, 5, 6), dtype=np.int)

    data_array[1, 2, 2] = 1

    print(data_array)

    介绍:通过np.zeros创建一个3行5列6个通道的三维数组,并给第二个通道的第一行第二列赋值1.

    运行结果图:

    20191128090823.jpg

    分析:有运行结果可知,创建了六个通道,在深度学习中这六个通道相当于六个Feature Map,对应结果图中的六列。

    20191128090834.jpg

    再向外看一层,共有三个块,每个块代表这个通道的第几行数据。

    20191128090843.jpg

    每个块里有五行数据,每一行代表每个通道的第几列数据

    20191128090853.jpg

    所以,代码中的赋值语句: data_array[1, 2, 2] = 1

    表示为第2个通道,下标从0开始,所以在图中位置为第三列;第1行第2列,下标从0开始,所以图中表示第二个块的第三行;即为图中所示位置。

    补充:三维数组的求和

    多维数组的轴(axis=)是和该数组的size(或者shape)的元素是相对应的;

    >>> np.random.seed(123)

    >>> X = np.random.randint(0, 5, [3, 2, 2])

    >>> print(X)

    [[[5 2]

    [4 2]]

    [[1 3]

    [2 3]]

    [[1 1]

    [0 1]]]

    >>> X.sum(axis=0)

    array([[7, 6],

    [6, 6]])

    >>> X.sum(axis=1)

    array([[9, 4],

    [3, 6],

    [1, 2]])

    >>> X.sum(axis=2)

    array([[7, 6],

    [4, 5],

    [2, 1]])

    如果将三维数组的每一个二维看做一个平面(plane,X[0, :, :], X[1, :, :], X[2, :, :]),三维数组即是这些二维平面层叠(stacked)出来的结果。则(axis=0)表示全部平面上的对应位置,(axis=1),每一个平面的每一列,(axis=2),每一个平面的每一行。

    以上这篇numpy中三维数组中加入元素后的位置详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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