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  • X[:,0]是numpy中数组的一种写法,表示对一个二维数组,取该二维数组第一维中的所有数据,第二维中取第0个数据,直观来说,X[:,0]就是取所有行(每个子列表)的第0个数据, 也就是对于一行都取,但是只取第‘0’列 ...

    通常用法:x[:,n]或者x[n,:],逗号前表示行,逗号后表示列

    1. X[:,0]是numpy中数组的一种写法,表示对一个二维数组,取该二维数组第一维中的所有数据,第二维中取第0个数据,直观来说,X[:,0]就是取所有行(每个子列表)的第0个数据, 也就是对于一行都取,但是只取第‘0’列
    2. X[:,1] 就是取所有行的第1个数据。
    import numpy as np
     
    X = np.array([[0,1],[2,3],[4,5],[6,7],[8,9],[10,11],[12,13],[14,15],[16,17],[18,19]])
    print X[:,0]

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  • 1、二维数组取值注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型#二维数组import numpy as nplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73...

    1、二维数组取值

    注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型

    #二维数组

    import numpy as np

    list1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],

    [54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]

    list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]

    list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]

    list5=np.array([1.73,1.68,1.71,1.89,1.78])

    list6=np.array([54.4,59.2,63.6,88.4,68.7])

    #构造二维数组

    list=np.array([[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],

    [54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]])

    print type(list1)

    #两个list直接相运算是会报错的,如果想得到list3中的每个数据除以list4中相对应的数据值,则要引入nump中的array函数

    # print list3/list4

    #下面的可以实现list5/list6

    print list5/list6

    print type(list) #结果:

    print list.shape #结果:(2, 5) 二行5列二维数组

    print list[0][2] #结果:1.71 ,取第0行第二列数值,即第三列1.71

    print list[0,2] #结果:1.71 ,取第0行第二列数值,即第三列1.71

    print list[:,1:3] #结果:[[ 1.68 1.71] [ 59.2 63.6 ]],取所有行的,第一列和第三列数据

    print list[1,:] #结果:[ 54.4 59.2 63.6 88.4 68.7],取第一行的所有数值

    2、 画图

    (1)线图

    import matplotlib.pyplot as plt

    year=[1950,1970,1990,2010]

    pop=[2.518,3.68,5.23,6.97]

    # 1.线图

    #调用plt。plot来画图,横轴纵轴两个参数即可

    plt.plot(year,pop)

    # python要用show展现出来图

    plt.show()

    (2)散点图

    import matplotlib.pyplot as plt

    year=[1950,1970,1990,2010]

    pop=[2.518,3.68,5.23,6.97]

    #2.散点图,只是用用scat函数来调用即可

    plt.scatter(year,pop)

    plt.show()

    (3)直方图

    import matplotlib.pyplot as plt

    #3.直方图

    # 用hist(x,bins=10)函数来画,参数中x是个List,构建直方图的数集,bins是算出数据的边界及每个bin中有多少个数据点

    values=[0,0.6,1.4,1.6,2.2,2.5,2.6,3.2,3.5,3.9,4.2,6]

    #有12个数据,bins=3将其分为3段,即(0,2),(2,4),(4,6),从直方图中可以看出(2,4)中的数据最多

    plt.hist(values,bins=3)

    plt.show()

    以上这篇基于python 二维数组及画图的实例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找一找教程网。

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  • 基于python二维数组及画图的实例详解下面小编就为大家分享一篇基于python 二维数组及画图的实例详解,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1、二维数组取值注:不管是二维数组,还是一维...

    基于python二维数组及画图的实例详解

    下面小编就为大家分享一篇基于python 二维数组及画图的实例详解,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

    36cb37c7932412f2722d6e5fb84d0e9c.png

    1、二维数组取值

    注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型

    #二维数组

    import numpy as np

    list1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],

    [54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]

    list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]

    list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]

    list5=np.array([1.73,1.68,1.71,1.89,1.78])

    list6=np.array([54.4,59.2,63.6,88.4,68.7])

    #构造二维数组

    list=np.array([[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],

    [54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]])

    print type(list1)

    #两个list直接相运算是会报错的,如果想得到list3中的每个数据除以list4中相对应的数据值,则要引入nump中的array函数

    # print list3/list4

    #下面的可以实现list5/list6

    print list5/list6

    print type(list) #结果:

    print list.shape #结果:(2, 5) 二行5列二维数组

    print list[0][2] #结果:1.71 ,取第0行第二列数值,即第三列1.71

    print list[0,2]  #结果:1.71 ,取第0行第二列数值,即第三列1.71

    print list[:,1:3] #结果:[[ 1.68  1.71] [ 59.2  63.6 ]],取所有行的,第一列和第三列数据

    print list[1,:]  #结果:[ 54.4 59.2 63.6 88.4 68.7],取第一行的所有数值

    2、 画图

    (1)线图

    import matplotlib.pyplot as plt

    year=[1950,1970,1990,2010]

    pop=[2.518,3.68,5.23,6.97]

    # 1.线图

    #调用plt。plot来画图,横轴纵轴两个参数即可

    plt.plot(year,pop)

    # python要用show展现出来图

    plt.show()

    (2)散点图

    import matplotlib.pyplot as plt

    year=[1950,1970,1990,2010]

    pop=[2.518,3.68,5.23,6.97]

    #2.散点图,只是用用scat函数来调用即可

    plt.scatter(year,pop)

    plt.show()

    (3)直方图

    import matplotlib.pyplot as plt

    #3.直方图

    # 用hist(x,bins=10)函数来画,参数中x是个List,构建直方图的数集,bins是算出数据的边界及每个bin中有多少个数据点

    values=[0,0.6,1.4,1.6,2.2,2.5,2.6,3.2,3.5,3.9,4.2,6]

    #有12个数据,bins=3将其分为3段,即(0,2),(2,4),(4,6),从直方图中可以看出(2,4)中的数据最多

    plt.hist(values,bins=3)

    plt.show()

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  • 1、二维数组取值注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型#二维数组import numpy as nplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73...

    1、二维数组取值

    注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型

    #二维数组

    import numpy as np

    list1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],

    [54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]

    list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]

    list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]

    list5=np.array([1.73,1.68,1.71,1.89,1.78])

    list6=np.array([54.4,59.2,63.6,88.4,68.7])

    #构造二维数组

    list=np.array([[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],

    [54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]])

    print type(list1)

    #两个list直接相运算是会报错的,如果想得到list3中的每个数据除以list4中相对应的数据值,则要引入nump中的array函数

    # print list3/list4

    #下面的可以实现list5/list6

    print list5/list6

    print type(list) #结果:

    print list.shape #结果:(2, 5) 二行5列二维数组

    print list[0][2] #结果:1.71 ,取第0行第二列数值,即第三列1.71

    print list[0,2] #结果:1.71 ,取第0行第二列数值,即第三列1.71

    print list[:,1:3] #结果:[[ 1.68 1.71] [ 59.2 63.6 ]],取所有行的,第一列和第三列数据

    print list[1,:] #结果:[ 54.4 59.2 63.6 88.4 68.7],取第一行的所有数值

    2、 画图

    (1)线图

    import matplotlib.pyplot as plt

    year=[1950,1970,1990,2010]

    pop=[2.518,3.68,5.23,6.97]

    # 1.线图

    #调用plt。plot来画图,横轴纵轴两个参数即可

    plt.plot(year,pop)

    # python要用show展现出来图

    plt.show()

    (2)散点图

    import matplotlib.pyplot as plt

    year=[1950,1970,1990,2010]

    pop=[2.518,3.68,5.23,6.97]

    #2.散点图,只是用用scat函数来调用即可

    plt.scatter(year,pop)

    plt.show()

    (3)直方图

    import matplotlib.pyplot as plt

    #3.直方图

    # 用hist(x,bins=10)函数来画,参数中x是个List,构建直方图的数集,bins是算出数据的边界及每个bin中有多少个数据点

    values=[0,0.6,1.4,1.6,2.2,2.5,2.6,3.2,3.5,3.9,4.2,6]

    #有12个数据,bins=3将其分为3段,即(0,2),(2,4),(4,6),从直方图中可以看出(2,4)中的数据最多

    plt.hist(values,bins=3)

    plt.show()

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  • 1、二维数组取值 注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型 #二维数组 import numpy as np list1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78], [54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]] ...
  • python 二维数组及画图

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    1.二维数组取值 注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型 #二维数组 import numpy as np list1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78], [54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]] ...
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