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  • 今天小编就为大家分享一篇python将三维数组展开成二维数组的实现,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
  • python创建维数组

    2021-04-28 02:56:48
    python中向一维数组添加元素的方法例如爬虫爬取到的数据只有[b11dab7a2f48d131fc9c26678636294381aedd41,供参考: old_array = ['b11dab7a2f48d131fc9c26678636294381aedd41', '5183353435e0a7b1681010bd71d3d...

    python中向一维数组添加元素的方法

    例如爬虫爬取到的数据只有[b11dab7a2f48d131fc9c26678636294381aedd41,供参考: old_array = ['b11dab7a2f48d131fc9c26678636294381aedd41', '5183353435e0a7b1681010bd71d3d7791492685e']new_array = ['magnet:?xt=urn:btih:' + i for i in old_array]print(new_array)

    在python中初始化一个固定大小的数组如何实现

    3b1baca40cd000d85541b8a4f9d4d299.png

    视情况而定 如果你的数组是追加一个元素的可以不用定义长度 如果你初始化一个列表然后要修改其中的值的话,就要定义长度了。 举个例子吧 a = [] for i in range(10): a.append(i) print a b = [0 for i in range(10)] #也可以b = [0]*10 for i i

    python3 如何把由坐标构成的一维数组转换成行列分[(1104.7043010752689, 111.09827956989261), (605.0913978494623, 198

    x, y必须是一样的长度~说白了就是x是横坐标, x的元素必须是数值元素, 而不是列表元素

    python包含不同长度的list的一维数组用0填充统一长度

    python中假如我有这样一个由list组成的一维array,每个list的长度不同 amatrix = [[1], [1,2], [1,2,3], [1,2,3,4], [1,2,3,4,5], [3,4,5], [2,3,4,5], ]#现在需要将矩阵中所有的列表长度对齐到最长的列表的长度5,末尾全部用0填充max_len = max((len(l) for l in matrix))new_matrix = list(map(lambda l:l + [0]*(m

    怎么把高维数组变为一维数组 python

    把高维数组变为一维数组有三种方法: extend方法 c1 = ["Red","Green","Blue"]c2 = ["Orange","Yellow","Indigo"]c1.extend(c2)c1 == ["Red","Green","Blue","Orange","Yellow","Indigo"]1234 2.直接相加 c1 = ["Red","Green","Blue"]c2 = ["Ora

    在python中,如何将一维数组转化成二维数组

    只要给dict1[1]赋一个二维数组的值就可以了。 dict1 = {1:[['a','b'],['c','d']]} print dict[1][0][0], dict[1][0][1], dict[1][1][0], dict[1][1][1]

    如何正确定义Python数组

    Python 的基本数据类型中并没有数组,只有与数组相似的类型list 使用list的时候往往不需要事先声明,但在某些特殊情况下需要事先定义 通常的事先定义为: l = [] 如果需要初始化list中的元素可以这样定义 l = [0] * 10 print l # >>> [0, 0, 0,

    Python如何把数值放到一个数组里面

    Python把数值放到一个数组里面的步骤如下: 1.第一步,定义一个列表a,赋值为1-9这九个数字元素,注意表示形式。 2.第二步,利用类似JavaScript中数组的取值方式,将列表a中的第二个、第四个、第六个和第八个取出来拼成一个新列表。

    python读取TXT文本的时候怎么将其转化为一维数组并-1.2609669084400197,0.096703809611975, -1.4770061482288086,0.198152可以用逗号分割啊

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  • 我正在努力处理python中的4维数组(然后在Gurobi中进行优化)我的目标函数是:model.setObjective((quicksum(r[i,j,k,l]*x[i,j,k,l] for i,j,k,l in XXX受若干限制:使用以下变量:^{pr2}$我需要为r[I,j,k,l]输入一...

    我正在努力处理python中的4维数组(然后在Gurobi中进行优化)

    我的目标函数是:model.setObjective((quicksum(r[i,j,k,l]*x[i,j,k,l] for i,j,k,l in XXX

    受若干限制:

    使用以下变量:

    ^{pr2}$

    我需要为r[I,j,k,l]输入一个四维数组,如下所示:SUPPLIER[i], CUSTOMER[j], COLOR[k], TRANSPORT[l], r[i,j,k,l]

    [1, 1, 1, 1, 12]

    [1, 1, 1, 2, 34]

    [1, 1, 2, 1, 34]

    [1, 1, 2, 2, 23]

    [1, 2, 1, 1, 67]

    [1, 2, 1, 2, 34]

    [1, 2, 2, 1, 87]

    [1, 1, 2, 2, 53]

    [2, 1, 1, 1, 12]

    [2, 1, 1, 2, 34]

    [2, 1, 2, 1, 23]

    [2, 1, 2, 2, 12]

    [2, 2, 1, 1, 24]

    [2, 2, 1, 2, 78]

    [2, 2, 2, 1, 09]

    [2, 1, 2, 2, 12]

    我已经做了二维和三维,但有一些东西我错过了4D阵列。在

    你有没有类似的例子可以分享给我,让我学习?

    你能帮我做语法吗?我想我需要使用numpy,但还是不确定。在

    谢谢!在

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  • Python创建维数组

    2021-01-22 12:54:51
    因一次笔试中忘记如何用python创建维数组,遂记录下来. 成功没有捷径,一定要脚踏实地. 没有使用numpy模块,若想使用numpy模块创建二维数组请移步。 一:初始化一个元素从0 - n*m的二维数组 row = int(input...

    因一次笔试中忘记如何用python创建二维数组,遂记录下来.

    成功没有捷径,一定要脚踏实地.

    没有使用numpy模块,若想使用numpy模块创建二维数组请移步。

    一:初始化一个元素从0 - n*m的二维数组

    row = int(input())
    column = int(input())
    dp = [[i*column + j for j in range(column) ] for i in range(row)]
    #第i行第j列元素=元素所在行数*总列数+该元素所在的列数
    print(dp)

    二:初始化一个元素全为0的二维数组

    row = int(input())
    column = int(input())
    dp = [[0 for j in range(column)] for i in range(row)]
    print(dp)

    三:手动输入,一个n*m的二维数组(一个一个元素输入)

    row = int(input())
    column = int(input())
    dp = []
    array = []
    for i in range(row):
        for j in range(column):
            value = int(input())
            array.append(value)
        dp.append(array)
        array = []
    print(dp)

    四:手动输入,一行一行输入

        '''
        例:
        输入 3
            1 2
            3 4
            5 6
        输出 [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
        '''
    row = int(input())
    dp = []
    for i in range(row):
        column = list(map(int,sys.stdin.readline().split())) #split默认分隔符为空格
        #column = list(map(int, sys.stdin.readline().split(',')))  # 以,为分隔符
        dp.append(column)
    print(dp)

    五:手动输入,一行输入全部数据

    '''
        例:
        输入 1 2 3 4 5 6 7 8
            4
            2
        输出 [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]    
    '''
    
    elements = sys.stdin.readline().split()
    array = list(map(int,elements))
    dp = []
    row = int(input())
    column = int(input())
    for i in range(row):
        dp.append(array[i*column:(i+1)*column])
    print(dp)

     

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  • List (列表)是 Python 中最基本的数据结构。在用法上,它有点类似数组,因为每个列表都有一个下标,下标从 0 开始。因此,我们可以使用 list[1] 来获取下标对应的值。如果我们深入下列表的底层原理,会发现列表是...

    题图:by watercolor.illustrations from Instagram

    阅读文本大概需要 3 分钟。

    List (列表)是 Python 中最基本的数据结构。在用法上,它有点类似数组,因为每个列表都有一个下标,下标从 0 开始。因此,我们可以使用 list[1] 来获取下标对应的值。如果我们深入下列表的底层原理,会发现列表是基于 PyListObject 实现的。PyListObject 是一个变长对象,所以列表的长度是随着元素多少动态改变的。同时它还支持插入和删除等操作,所以它还是一个可变对象。

    可以简单理解为,Python 的列表是长度可变的数组。一般而已,我们用于列表创建都是一维数组。那么问题来,我们如果创建多维数组呢?

    01 列表能创建多维数组?

    列表是支持操作符,如果一个列表与 ‘ * ’ 号结合使用,能达到重复列表的效果。比如list_one = [0]

    list_two = [0] * 3

    print(list_one)

    print(list_two)

    >>> 运行结果:

    [0]

    [0, 0, 0]

    那么利用这个重复特性,我们是否可以来创建一个二维数组呢?于是乎,我进行一顿猛操作,结果就被我折腾出来了。list_one = [0]

    list_two = [[0] * 3] * 3

    print(list_one)

    print(list_two)

    >>> 运行结果:

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

    看起来很完美的操作,但是如果进行一些列表更新操作,问题就显露出来了。比如我对 list_two 的更换中间位置的值,即对 list_two[1][1] 进行更换值。list_two = [[0] * 3] * 3

    print(list_two)

    list_two[1][1] = 2

    print(list_two)

    不难发现,运行结果有点不对劲,列表中有三个位置的值也改变了。[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

    [[0, 2, 0], [0, 2, 0], [0, 2, 0]]

    为什么会出现在这种情况呢?原因是浅拷贝,我们以这种方式创建的列表,list_two 里面的三个列表的内存是指向同一块,不管我们修改哪个列表,其他两个列表也会跟着改变。

    如果要使用列表创建一个二维数组,可以使用生成器来辅助实现。list_three = [[0 for i in range(3)] for j in range(3)]

    print(list_three)

    list_three[1][1] = 3

    print(list_three)

    我们对 list_three 进行更新操作,这次就能正常更新了。[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

    [[0, 0, 0], [0, 3, 0], [0, 0, 0]]

    除了以上的方式,还有一种更加简洁方便的方式,就是使用 NumPy 模块。

    02 相比 List,NumPy 数组的优势

    NumPy 全称为 Numerical Python,是 Python 的一个以矩阵为主的用于科学计算的基础软件包。NumPy 和 Pandas、Matpotlib 经常结合一起使用,所以被人们合称为数据分析三剑客。

    Numpy 中有功能强大的 ndarray 对象,能创建 N 维的数组,另外还提供很多通用函数,支持对数组的元素进行操作、支持对数组进行算法运算以及提供常用的统计函数。

    相比 List 对象,NumPy 数组有以下优势:

    1.这是因为列表 list 的元素在系统内存中是分散存储的,而 NumPy 数组存储在一个均匀连续的内存块中。这样数组计算遍历所有元素,不像列表 list 还需要对内存地址进行查找,从而节省了计算资源。

    2.Numpy数组能够运用向量化运算来处理整个数组,速度较快;而 Python 的列表则通常需要借助循环语句遍历列表,运行效率相对来说要差。

    3.NumPy 中的矩阵计算可以采用多线程的方式,充分利用多核 CPU 计算资源,大大提升了计算效率。

    4.Numpy 使用了优化过的 C API,运算速度较快。

    03 创建数组

    前面说到 NumPy 的主要对面是 ndarray 对象,它其实是一系列同类型数据的集合。因为 ndarray 支持创建多维数组,所以就有两个行和列的概念。

    创建 ndarray 的第一种方式是利用 array 方式。import numpy as np

    # 创建一维数组

    nd_one = np.array([1, 2, 3])

    # 创建二维数组

    nd_two = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

    print(nd_one)

    print(nd_two)

    print('nd_two.shape =', nd_one.shape)

    print('nd_two.shape =', nd_two.shape)

    >>> 运行结果:

    [1 2 3]

    [[1 2 3]

    [4 5 6]]

    nd_two.shape = (3,)

    nd_two.shape = (2, 3)

    其中 shape 是数组的一个属性,表示获取数组大小(有多少行,有多少列),如果是一维数组,则只显示(行,)。代码中打印出 nd_two 的形状,输出为(2,3),表示数组中有 2 行 3 列。

    第二种办法则使用 Numpy 的内置函数

    1.使用arange 或 linspace 创建连续数组。import numpy as np

    # arange() 类似Python内置函数的 range()

    # arange(初始值, 终值, 步长) 不包含终值

    x0 = np.arange(1, 11, 2)

    print(x0)

    # 创建一个 5x3 的数组

    x1 = np.arange(15).reshape((5, 3))

    print(x1)

    # linspace()线性等分向量

    # linspace(初始值, 终值, 元素个数) 包含终值

    x2 = np.linspace(1, 11, 6)

    print(x2)

    >>> 运行结果:

    [1 3 5 7 9]

    [[ 0 1 2]

    [ 3 4 5]

    [ 6 7 8]

    [ 9 10 11]

    [12 13 14]]

    [ 1. 3. 5. 7. 9. 11.]

    虽然 np.arange 和 np.linspace 起到的作用是一样的,都是创建等差数组,但是创建的方式是不同的。

    2.使用 zeros(),ones(),full() 创建数组import numpy as np

    # 创建一个 3x4 的数组且所有值全为 0

    x3 = np.zeros((3, 4), dtype=int)

    print(x3)

    # 创建一个 3x4 的数组且所有元素值全为 1

    x4 = np.ones((3, 4), dtype=int)

    print(x4)

    # 创建一个 3x4 的数组,然后将所有元素的值填充为 2

    x5 = np.full((3, 4), 2, dtype=int)

    print(x5)

    >>> 运行结果:

    [[0 0 0 0]

    [0 0 0 0]

    [0 0 0 0]]

    [[1 1 1 1]

    [1 1 1 1]

    [1 1 1 1]]

    [[2 2 2 2]

    [2 2 2 2]

    [2 2 2 2]]

    3.使用 eye() 创建单位矩阵import numpy as np

    # 创建 3x3 的单位矩阵

    x6 = np.eye(3, dtype=int)

    print(x6)

    >>> 运行结果:

    [[1 0 0]

    [0 1 0]

    [0 0 1]]

    4.使用 diag() 创建对角矩阵

    diag() 是创建一个 NxN 的对角矩阵,对角矩阵是对角线上的主对角线之外的元素皆为 0 的矩阵。import numpy as np

    x7 = np.diag([1, 2, 3])

    print(x7)

    >>> 运行结果:

    [[1 0 0]

    [0 2 0]

    [0 0 3]]

    5.使用 random 创建随机数组

    numpy 中的 random 中有很多内置函数,能简单介绍其中的几种。import numpy as np

    # 创建 2x2 数组且所有值是随机填充

    x9 = np.random.random((2, 2))

    print(x9)

    # 创建一个值在 [0, 10) 区间的 3x3 的随机整数

    x10 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))

    print(x10)

    >>> 运行结果:

    [[ 0.77233522 0.41516417]

    [ 0.22350126 0.31611254]]

    [[0 6 5]

    [7 6 4]

    [5 5 9]]

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