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  • Python中没有数组的数据结构,但列表很像数组,如:a=[0,1,2],这时a[0]=0, a[1]=1, a[[2]=2,但引出一个问题,即如果数组a想定义为0到999怎么办?这时可能通过a = range(0, 1000)实现。或省略为a = range(1000).如果想...

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    Python中没有数组的数据结构,但列表很像数组,如:

    a=[0,1,2],这时a[0]=0, a[1]=1, a[[2]=2,但引出一个问题,即如果数组a想定义为0到999怎么办?这时可能通过a = range(0, 1000)实现。或省略为a = range(1000).如果想定义1000长度的a,初始值全为0,则 a = [0 for x in range(0, 1000)]

    下面是二维数组的定义:

    直接定义 a=[[1,1],[1,1]],这里定义了一个2*2的,且初始为0的二维数组。

    间接定义 a=[[0 for x in range(10)] for y in range(10)],这里定义了10*10初始为0的二维数组。

    还有更简单的字义二维数组的方法:

    b = [[0]*10]*10,定义10*10初始为0的二维数组。

    与a=[[0 for x in range(10)] for y in range(10)]比较:print a==b的结果为True。

    但用b的定义方法代替a后,以前的可以正常运行的程序也出错了,经过仔细分析得出区别:

    a[0][0]=1时,只有a[0][0]为1,其他全为0。

    b[0][0]=1时,a[0][0],a[1][0],只到a[9,0]全部为1。

    由此得到大数组中的10个小的一维数据全是一个相同的引用,即指向同一地址。

    故 b = [[0]*10]*10并不符合我们常规意义上的二维数组。

    更多学习内容,请点击python教程。

    转载自:python学习网 https://www.py.cn/

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  • 间接定义matrix=[0 for i in range(4)] print(matrix)二 Numpy方法:Numpy内置了从头开始创建数组的函数:zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。默认的dtype是float64。下面是几种常用的创建方法:#...

    5d10601b85c9c583.jpg

    一 直接定义法:

    1.直接定义matrix=[0,1,2,3]

    2.间接定义matrix=[0 for i in range(4)]  print(matrix)

    二 Numpy方法:

    Numpy内置了从头开始创建数组的函数:

    zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。默认的dtype是float64。

    下面是几种常用的创建方法:#coding=utf-8import numpy as np

    a = np.array([1,2,3,4,5])print a

    b = np.zeros((2,3))print b

    c = np.arange(10)print c

    d = np.arange(2,10,dtype=np.float)print d

    e = np.linspace(1.0,4.0,6)print e

    f = np.indices((3,3))print f

    三 其他转换法:

    数组还有比较常用的一种方法,就是从其他Python结构(例如,列表,元组)转换。

    下面给出一些例子。

    列表转数组:a = []

    a.append((1,2,4))

    a.append((2,3,4))

    a = np.array(a)

    a.flatten()

    元组转成数组:import numpy as np

    mylist = [1,2,3]print tuple(mylist)

    iarray = np.array(tuple(mylist))print iarray

    以上就是python怎么创建数组的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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  • 终于知道python如何定义二维数组日期:2019-08-25 12:16:59浏览:323核心提示:一维数组只有一个下标,称为一维数组,其数组元素也称为单下标变量。在实际问题中有很多量是二维的或多维的,因此python允许构造多维...

    终于知道python如何定义二维数组

    日期:2019-08-25 12:16:59

    浏览:323

    核心提示:一维数组只有一个下标,称为一维数组,其数组元素也称为单下标变量。在实际问题中有很多量是二维的或多维的,因此python允许构造多维数组。

    一维数组只有一个下标,称为一维数组,其数组元素也称为单下标变量。在实际问题中有很多量是二维的或多维的,因此python允许构造多维数组。那么python如何定义二维数组呢?一起来了解下吧:

    python如何定义二维数组

    251fc6de2ffdc6b580cdd6c5556c68f0.jpg

    >>> A = [0]* 3 * 4

    >>> B = [[0]*3] * 4

    是A还是B呢?当然是B了!还是先输出看一下:

    >>> A

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

    >>> B

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

    不出所料,我们应该按照B = [[0]*3]*4来创建二维数组。

    !!!!!!!!BUT!!!!!!!!!

    当你按照上述方式来创建二维数组的时候,如果你对二维数组中的一个数进行改变,会输出什么呢?我们来试一下,比如我们把第一行的第二个数字改为2,B[0][1] = 2,输出:

    >>> B

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

    为什么会是这样?!!

    因为list在Python中是个可变类型啊亲!按照B = [[0]*3]*4来创建二维数组只是4个指向这个空列表元素的引用,修改任何一个元素都会改变整个列表的。

    另一个栗子:

    >>> A = [0]*3

    >>> B = A

    >>> B[0] = 1

    >>> A

    [1, 0, 0]

    坑爹啊!!

    所以,在Python中创建二维数组应该这样写:

    >>> C = [[0]*3 for i in range(4)]

    >>> C

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

    >>> C[0][1] = 2

    >>> C

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

    所以下次在Python中创建二维数组时候记住了:

    aList = [[0] * cols for i in range(rows)]

    python如何创建二维数组

    创建一个宽度为3,高度为4的数组

    [[0,0,0],

    [0,0,0],

    [0,0,0],

    [0,0,0]]

    myList = [[0] * 3] * 4

    但是当操作myList[0][1] = 1时,发现整个第二列都被赋值,变成

    [[0,1,0],

    [0,1,0],

    [0,1,0],

    [0,1,0]]

    为什么?

    答案:list * n—>n shallow copies of list concatenated, n个list的浅拷贝的连接

    例:

    >>> lists = [[]] * 3

    >>> lists

    [[], [], []]

    >>> lists[0].append(3)

    >>> lists

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

    [[]]是一个含有一个空列表元素的列表,所以[[]]*3表示3个指向这个空列表元素的引用,修改任何一个元素都会改变整个列表

    所以需要用另外一种方式进行创建多维数组,以免浅拷贝:

    >>> lists = [[] for i in range(3)]

    >>> lists[0].append(3)

    >>> lists[1].append(5)

    >>> lists[2].append(7)

    >>> lists

    [[3], [5], [7]]

    二维数组创建方式修改为:*

    myList = [([0] * 3) for i in range(4)]

    python二维数组怎么创建

    (1) 暴力创建

    mylist = [[0,0,0],

    [0,0,0],

    [0,0,0],

    [0,0,0]]

    (2)函数创建

    def getMatrix(rows,cols):

    matrix = [[0 for col in range(cols)] for row in range(rows)]

    for i in range(rows):

    for j in range(cols):

    print matrix[i][j],

    print 'n'

    (3) 快速创建

    myList = [([0] * 3) for i in range(4)]#初始化为0

    myList = [([] * 3) for i in range(4)]#初始化为空

    错误创建:myList = [[0] * 3] * 4

    原因:*4只是把一维数组复制了四次引用。如果修改mylist[0][1]的值,mylist[2][1]、mylist[3][1]、mylist[4][1]的值都会变。

    (4)定义一个嵌套的list表示一个二维数组,并初始化为这样:

    score = [[0]*3, [0]*3,[0]*3]

    print score

    这样在循环外就能方便的访问每个元素了。

    python定义二维数组的方法

    直接定义:

    a=[[1,1],[1,1]]

    这里定义了一个2*2的,且初始为0的二维数组。

    间接定义:

    a=[[0 for x in range(10)] for y in range(10)]

    这里定义了10*10初始为0的二维数组。

    还有更简单的字义二维数组的方法:

    b = [[0]*10]*10

    定义10*10初始为0的二维数组。

    与a=[[0 for x in range(10)] for y in range(10)]比较:print a==b的结果为True。

    但用b的定义方法代替a后,以前的可以正常运行的程序也出错了,经过仔细分析得出区别:

    a[0][0]=1时,只有a[0][0]为1,其他全为0。

    b[0][0]=1时,a[0][0],a[1][0],只到a[9,0]全部为1。

    由此得到大数组中的10个小的一维数据全是一个相同的引用,即指向同一地址。

    故 b = [[0]*10]*10并不符合我们常规意义上的二维数组。

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  • 语句格式:numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')参数说明:shape:整型或元素为整型的序列,表示生成的新数组的shape,如(2,3)或 2。dtype:生成数组的数据格式,如numpy.int8。默认为numpy.float64。order:...

    语句格式:

    numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

    参数说明:

    shape:整型或元素为整型的序列,表示生成的新数组的shape,如(2,3)或 2。

    dtype:生成数组的数据格式,如numpy.int8。默认为numpy.float64。

    order:{'C', 'F'}可选,是否将多维数据存储为C-或Fortran-contiguous(按行或按列)顺序。

    返回值:ndarray,一个指定了shape, dtype, order的零数组。

    示例见下:

    第四个例子看起来很方便。

    Numpy文档原文:

    numpy.zeros

    numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

    Return a new array of given shape and type, filled with zeros.

    Parameters:

    shape : int or sequence of ints

    Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2.

    dtype : data-type, optional

    The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8. Default is numpy.float64.

    order : {‘C', ‘F'}, optional

    Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous (row- or column-wise) order in memory.

    Returns:

    out : ndarray

    Array of zeros with the given shape, dtype, and order.

    #指定长度的一维数组

    >>> np.zeros(5)

    array([ 0., 0., 0., 0., 0.])

    #指定数据类型,指定长度的一维数组

    >>> np.zeros((5,), dtype=int)

    array([0, 0, 0, 0, 0])

    #二维数组

    >>> np.zeros((2, 1))

    array([[ 0.],

    [ 0.]])

    >>> s = (2,2)

    >>> np.zeros(s)

    array([[ 0., 0.],

    [ 0., 0.]])

    #指定dtype

    >>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype

    array([(0, 0), (0, 0)],

    dtype=[('x', '

    内容扩展:

    python创建数组的方法

    直接定义法:

    1.直接定义

    matrix=[0,1,2,3]

    2.间接定义

    matrix=[0 for i in range(4)]

    print(matrix)

    Numpy方法:

    Numpy内置了从头开始创建数组的函数:

    zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。默认的dtype是float64。

    下面是几种常用的创建方法:

    #coding=utf-8

    import numpy as np

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

    print a

    b = np.zeros((2,3))

    print b

    c = np.arange(10)

    print c

    d = np.arange(2,10,dtype=np.float)

    print d

    e = np.linspace(1.0,4.0,6)

    print e

    f = np.indices((3,3))

    print f

    到此这篇关于python如何建立全零数组的文章就介绍到这了,更多相关python建立全零数组的方法内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

    时间: 2020-07-19

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