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  • python创建数组

    2020-11-29 01:46:15
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    java创建二维数组我门来看看java创建二维数组的格式:type arrayname; type arrayname; 比如:int arr=new int ; 一个5行3列的整数二维数组就创建了。 轻松写意... 创建一个python二位数组的尴尬也想模仿一下java,奈何只能:>>> li = file ,line 1 li = ^syntaxerror: invalid syntax抱歉,行不通。 但是可以这样,>...

    npose = 5nsmile = 2 posesmile_cell = np.empty((npose,nsmile),dtype=object) for i in range(5): for k in range(2):posesmile_cell = np.zeros((4,4)) print posesmile_cell.shape参考文献:https:stackoverflow.comquestions19797822creating-matlab-cell-arrays-in-python...

    python创建多维数组的3种方式:#coding=utf-8import numpy as np#1image = for row in range(3)]a =np.array(image)print(a) #2new_image =np.zeros((3,5)) #3b =np.arange(12).reshape(3,4)print(b)...

    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...

    有谁知道如何在python中创建列表数组? 例如,如果我希望最终结构包含第一个维度固定但第二个维度不同的数据: 指数0:指数1: 指数2...

    numpy(numeric python,以numpy导入)是一系列高效的、可并行的、执行高性能数值运算的函数的接口。 numpy模块提供了一种新的python数据结构——数组(array),以及特定于该结构的函数工具箱。 该模块还支持随机数、数据聚合、线性代数和傅里叶变换等非常实用的数值计算工具。 下面将学习如何创建不同形状的numpy数组...

    所以我有一个python从各种daq单元收集数据点,我想要做的就是将它们吐出成csv。 我的代码与我的示例数组完美配合,但我现在无法让它在我的生活中工作。 所以这就是我所拥有的: with open(filename, w) as output:writer = csv.writer(output, delimiter = ,) writer.writerow(header) i = 0totalruns = numtest...

    给定一个包含n个元素的数组,需要生成包含k行的后续数组: , , , ... ]. 如何有效地获得这个?...

    我有一个数组a,我想在字典中存储每5个值,同时以编程方式创建键。 例如: 如果我们有 a= 我希望字典看起来像这样: d={first_title:, second_title:}...

    ynpmhdmlk8.png

    我们之前学习了手动建立和利用特殊函数numpy.zeros以及numpy.ones来创建数组。 这节课我们提供更多的方法,让大家可以创建自己想要的数组。 01从其他数据类型转换我们在讲列表和numpy数组很像的时候,告诉大家一种讲列表转换成numpy数组的方法。 其实numpy里面有一个函数,叫asarray可以不仅可以将列表转换成numpy...

    数组如果我们需要一个只包含数字的列表,那么array.array比list更高效。 数组支持所有跟可变序列有关的操作,包括.pop,.insert和.extend。 另外,数组还提供从文件读取和存入文件的更快的方法,如.frombytes和.tofile。 python数组跟c语言数组一样精简。 创建数组需要一个类型码,这个类型码用来表示在底层的c语言应该...

    注:每一步可能依赖于上一步import的模块 一、数组1,用numpy对数组进行运算from numpy importarraymm=array((1, 1, 1))pp=array((1, 2, 3))则pp+mm 输出 array()pp*2 array()pp**2 array()2,访问数组元素pp输出23,多维数组jj = array(, ])注:上面这句话的意思是创建下面这样一个多维数组jj =? 获取该数组元素:jj 第...

    python没有提供内置的数组类型,但是通过标准库array提供了array类支持数组的创建与使用,可以创建的数组类型包括整数、实数、unicode字符等等,可以使用help()函数查看更完整的类型列表。 from array import array>>> s = hello world>>> sa = array(u, s)#创建可变字符串对象>>> print(sa)array(u, hello world)>>>...

    initializer:初始化器,若数组为空,则省略初始化器。 arr = array.array(i,)print(arr)#array.typecodes——模块属性print(n输出一条 包含所有可用类型代码的字符串:print(array.typecodes)#注意,调用者是模块名,不是某个对象#array.typecode——对象属性print(n输出 用于创建数组的类型代码字符:print(arr...

    题目意思很简单,就是将数组往后移动 k 个位置,超出数组长度的从头开始计算。 如果只是这个要求,题目特别简单,新开一个数组,然后将原数组移动 k 保留到对应位置即可。 而题目的难点在于需要“原地”移动,空间复杂度为 o(1),即不能新创建数组。 参考答案 首先分析题意,很容易想出移动位置公式:target_pos = ...

    python中的列表(list)类似于c#中的可变数组(arraylist),用于顺序存储结构。 创建列表 sample_list = python 列表操作 sample_list = 得到列表中的某一个值value_start = sample_list end_value = sample_list删除列表的第一个值 delsample_list在列表中插入一个值 sample_list = 得到列表的长度 list_length =...

    f4y2of3e5r.jpeg

    作为示例,我们先在python中创建一个二维的numpy数组, 并写入二进制文件:import numpy as np>>> a = np.array(range(100),dtype = np.float32)>>> b = a.reshape((4,-1))>>>barray(, , , ], dtype=float32)>>>b.tofile(d:numpydata.ha)接着在c++中从该文件读取数据,放入二维数组中,并将每个元素加1,然后将改变后...

    我正在尝试根据我的商店创建新的文件_数组列表如果目录中还不存在名称,则创建一个新的,然后创建另一个。 我需要创建300个文件。 store_array = if store_number == 1:continue print(store_number, file=open(rc:usershankdesktopprojectjson_ + +json, w)) typeerror:必须是str,而不是list我可以通过一个简单的...

    获取 python 版本的方法:linux shell$python -vpython 2. 7.11windows cmdd:> python -vpython 2. 7.11如果提示不是内部或者外部命令, 请先在 window 环境变量 path 里面添加上 python 的绝对路径。 生成客户端对象secretid=xxxxxx #替换为用户的 secretidsecretkey = xxxxxx#替换为用户的 secretkeyendpoint = ...

    28z5z6yu9x.png

    整体代码如下:#-*- coding:utf-8 -*-#stacking.pyimport numpy as np #创建数组a = np.arange(9).reshape(3,3)print(a)#out:#array(,# ,# ]) b = 2 * a ...#array(,# ,# ,# ,# ,# ], dtype=bool)小结今天学习一下python中numpy的堆叠数组。 希望通过上面的操作能帮助大家。 如果你有什么好的意见,建议,或者有...

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  • NumPy总结(一):创建一个NumPy数组

    千次阅读 2020-08-21 12:49:36
    本节为NumPy的第一部分,主要讲解NumPy的主要功能及基本特性,重要的是如何创建一个简单的NumPy数组

    NumPy总结(一):创建一个NumPy数组

    相关参考资料

    NumPy,便是Numerical Python的简称。意为:数字的Python。
    在某些方面,NumPy数组与Python内置的列表类型非常相似。但随着数组在维度上变大,Numpy数组提供了更高效的存储和数据操作。NumPy数组Python数据科学工具生态系统核心


    注:转载请注明出处


    1. 基本概述

    在一般的Python代码中,变量所采用的是动态数据类型,如下段代码:

    x = 4
    x = 'four'
    

    这里已经将变量x整型变成了字符串类型,这便是Python程序所特有的灵活性,但这也会使得每种类型的结构体中含有大量的额外信息。以便支持这种灵活性的操作。

    又如下面的Python列表类型:

    list1 = [True, '2', 3]
    

    在这个Python的列表类型中,每个元素的数据类型都可以不同,为保证这种灵活性,每一个元素必须包含各自类型信息,也就是说,列表中的每一个元素都是一个完整的Python对象。 而与此相对应,固定类型的NumPy式数组缺乏这种灵活性,但能更有效地存储和操作数据

    也就是说,NumPy数组包含同一类型的值,而Python列表中元素类型可以不一致。这便是NumPy数组与Python列表的不同之处。

    在使用NumPy模块之前,需进行导入,惯例一般将其名称设置为np

    import numpy as np
    

    2. 创建NumPy数组

    2.1 使用np.array从列表进行创建

    首先,可以用np.arrayPython列表创建数组:

    array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    print('NumPy数组为: ',array1)
    print('Python列表为:', [1, 2, 3, 4, 5])
    
    NumPy数组为:  [1 2 3 4 5]
    Python列表为: [1, 2, 3, 4, 5]
    

    注意:
    1. NumPy数组与Python列表的形式不同:
    NumPy数组无逗号,用空格进行分隔;
    Python列表则使用逗号进行分隔。

    2. NumPy数组必须包含同一类型的数据,如果类型不匹配,NumPy会向上转换,即向更高级别的数据类型转换,如整型向浮点型转换:

    array2 = np.array([3.14, 1, 2])
    print(array2)
    
    [3.14 1.   2.  ]
    

    2.2 dtype关键字进行数组数据类型的设置

    若希望明确设置数组的数据类型,可以用dtype关键字

    array3 = np.array([3.14, 1, 2], dtype = 'int32')
    print(array3)
    
    [3 1 2]
    

    注意
    1.dtype后的格式若为int、float,则可不加引号;而若为int32、float32等,则必须加引号


    2.3 创建多维列表

    不同于Python列表,NumPy数组可以被指定为多维的。如下利用嵌套列表初始化多维数组:

    array4 = np.array([range(i, i+3) for i in [2, 4, 6]])
    print(array4)
    
    [[2 3 4]
     [4 5 6]
     [6 7 8]]
    

    2.4 使用NumPy内置方法创建

    在面对大型数组的时候,用Numpy内置的方法从头创建数组是一种更高效的方法。

    1np.zeros:值全为 0 的数组

    array5 = np.zeros(10, dtype = int) #一维数组
    array6 = np.zeros((3, 5), dtype = int) #二维数组
    print('array5 =',array5)
    print('array6 =',array6)
    
    array5 = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
    array6 = [[0 0 0 0 0]
     [0 0 0 0 0]
     [0 0 0 0 0]]
    

    2np.ones:值全为 1 的数组

    array7 = np.ones(10, dtype = int) #一维数组
    array8 = np.ones((3, 5), dtype = int) #二维数组
    print('array7 =',array7)
    print('array8 =',array8)
    
    array7 = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
    array8 = [[1 1 1 1 1]
     [1 1 1 1 1]
     [1 1 1 1 1]]
    

    3np.full:值全为 设置值 的数组

    array9 = np.full(10, 3.14) #一维数组
    array10 = np.full((3, 5), 3.2) #二维数组
    print('array9 =',array9)
    print('array10 =',array10)
    
    array9 = [3.14 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14]
    array10 = [[3.2 3.2 3.2 3.2 3.2]
     [3.2 3.2 3.2 3.2 3.2]
     [3.2 3.2 3.2 3.2 3.2]]
    

    4np.arange:线性序列数组,如**range()**类似(左闭右开区间

    array11 = np.arange(0, 20, 2)
    print('array11 =',array11)
    
    array11 = [ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18]
    

    5np.linspace:均匀分配序列数组 (闭区间

    array12 = np.linspace(0, 1, 5)
    print('array12 =',array12)
    
    array12 = [0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]
    

    6np.random.random:0~1均匀分布的随机数

    array13 = np.random.random((3,3))
    print('array13 =',array13)
    
    array13 = [[0.351325   0.21198856 0.33438375]
     [0.34795518 0.94751665 0.53576009]
     [0.90172469 0.8647817  0.15762703]]
    

    7np.random.normal:均值、标准差为设置值的正态分布随机数数组

    array14 = np.random.normal(0, 1, (3,3))
    print('array14 =',array14)
    
    array14 = [[ 0.78272478  0.53343682  2.28611418]
     [ 0.7060398  -1.03404058 -0.4452683 ]
     [ 1.62295592  0.45360629  1.43592776]]
    

    8np.random.randint:区间为设置值内的随机整型数组

    array15 = np.random.randint(0, 10, (3,3))
    print('array15 =',array15)
    
    array15 = [[4 5 0]
     [8 6 1]
     [7 4 3]]
    

    9np.eye:生成设置大小的单位矩阵

    array16 = np.eye(3)
    print('array16 =',array16)
    
    array16 = [[1. 0. 0.]
     [0. 1. 0.]
     [0. 0. 1.]]
    

    10np.empty:生成未初始化数组,值为任意值

    array17 = np.empty(3)
    print('array17 =',array17)
    
    array17 = [1. 1. 1.]
    

    以上便是NumPy最基础的概述以及其创建方法,本节的Jupyter notebook代码与readme文件已上传至GitHub,此外,还有英文版的《PythonDataScienceHandbook》的Jupyter notebook文件也已经开源,Github代码点击则可查阅。

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  • 这里我主要说的是高效生成list 字符串,还有数组方法、seq方法生成:[chengmo@centos5 shell]$ aNumList=$(seq 100);[chengmo@centos5 shell]$ echo $aNumList1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1...

    关于linux数组定义,以及生成方法,请看:

    linux shell 动态生成 数组系列 seq使用技巧 。这里我主要说的是高效生成list 字符串,还有数组方法。

    一、seq方法生成:

    [chengmo@centos5 shell]$ aNumList=$(seq 100);

    [chengmo@centos5 shell]$ echo $aNumList

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

    aNumList得到是字符串,不同之处以:空格分隔开。在linux里面,可以把它看作是list. 可以通过for…in  循环读取。

    [chengmo@centos5 shell]$ for i in $aNumList;do echo $i;done;

    1

    2

    3

    4……

    如果需要生成array只需要将$(seq 100) 再加个”()”即可。

    [chengmo@centos5 ~]$ aNumList=($(seq 100));

    [chengmo@centos5 ~]$ echo $aNumList

    1

    [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#aNumList[@]}

    100

    长度是100的数组。

    二、通过内部{begin..end}生成

    这种方法生成seq非常方便。通过内部运算符完成。

    [chengmo@centos5 ~]$ echo {1..10}

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    [chengmo@centos5 ~]$ for a in {1..10};do echo $a;done;

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    三、性能比较

    [chengmo@centos5 ~]$ time echo {1..100}

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

    real 0m0.000s

    user 0m0.001s

    sys 0m0.000s

    [chengmo@centos5 ~]$ time echo $(seq 100)

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

    real 0m0.003s

    user 0m0.002s

    sys 0m0.001s 从上面可以看到,{begin..end}速度比seq调用快了不少了。 以后调用时候可以考虑通过内部操作符完成。

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  • Python提供了一个 array 模块,和list 不同,它直接保存数值,但是由于Python的 array 模块不支持多维,也没有各种运算函数。 Numpy 弥补了这一遗憾。Numpy 提供了一种存储单一数据类型的多维数组——ndarray(下文...

    Numpy  简介

    Numpy 是用于数据科学计算的基础,不但能够完成科学计算任务,还能被用作高效地多维数据容器。用于存储和处理大型矩阵。

    Python提供了一个 array 模块,和list 不同,它直接保存数值,但是由于Python的 array 模块不支持多维,也没有各种运算函数。

    Numpy 弥补了这一遗憾。Numpy 提供了一种存储单一数据类型的多维数组——ndarray(下文统称数组)

    1、数组属性:
          ndarray(数组)是存储单一数据类型的多维数组。

     
    属性说明
    ndim返回 int。表示数组的维数
    shape返回 tuple。表示数组的尺寸,对于 n 行 m 列的矩阵,形状为(n,m)
    size返回 int。表示数组的元素总数,等于数组形状的乘积
    dtype返回 data-type。描述数组中元素的类型
    itemsize返回 int。表示数组的每个元素的大小(以字节为单位)

    2、数组创建(创建一维或多维数组)
          numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=‘K’,subok=False,ndmin=0)

    参数名称说明
    object接收 array。表示想要创建的数组。无默认
    dtype接收 data-type。表示数组所需的数据类型。如果未给定,则选择
    保存对象所需的最小类型。默认为 None
    ndmin接收 int。指定生成数组应该具有的最小维数。默认为 None

    数组的创建

    (1)一维数组的创建

    import numpy as np
    
    arr1 = np.array([1,2,3,4])
    print(arr1)
    # 结果: [1 2 3 4]
    
    print(type(arr1))
    # 结果: <class 'numpy.ndarray'>

     

    (2)二维数组的创建

    import numpy as np
    
    arr2 = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,6],[7,8,9,10]])
    print(arr2)
    # 结果: 
    # [[ 1  2  3  4]
    #  [ 4  5  6  6]
    #  [ 7  8  9 10]]
    
    print(type(arr2))
    # 结果: <class 'numpy.ndarray'>

     

    (3)数组的属性

    import numpy as np
    
    arr = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,6],[7,8,9,10]])
    
    print('数组结构:',arr.shape) 
    print('数组元素个数:',arr.size)
    print('数组元素类型:',arr.dtype)
    print('数组维度:',arr.ndim)
    print('数组元素大小:',arr.itemsize)
    
    # 结果: 
    # 数组结构: (3, 4)  # 3行4列
    # 数组元素个数: 12
    # 数组元素类型: int32
    # 数组维度: 2   # 二维数组
    # 数组元素大小: 4 

     

    (4)重设数据结构

    import numpy as np
    
    arr = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,6],[7,8,9,10]])    # 原本3行4列
    print(arr)
    # 结果: 
    # [[ 1  2  3  4]
    #  [ 4  5  6  6]
    #  [ 7  8  9 10]]
    
    arr.shape = 4,3    # 重设为4行3列
    print('重设arr2数据结构后:',arr)
    # 重设arr2数据结构后: 
    # [[ 1  2  3]
    #  [ 4  4  5]
    #  [ 6  6  7]
    #  [ 8  9 10]]

     

    numpy中自动生成数组的函数

    (1)arange()函数的表达式

    格式: arange(起始值,结束值,步长)    注意: 不包含结束值

    import numpy as np
    
    print(np.arange(1,10,1))
    # 结果: [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

     range与arange的区别:

    range( )函数只能创建int型list,如果步长不是整数,是小数,则会出现错误

    arange()可以使用float型数据

    import numpy as np
    
    arr = np.arange(0,1,0.1)    # arange()可以使用float型数据
    print(arr)
    # 结果: [ 0.   0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7  0.8  0.9]
    
    arr2 = list(range(1,10,1))
    print(arr2)
    # 结果: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    
    arr3 = list(range(1,10,0.1))    # 如果步长是float类型,则会报错
    print(arr3)
    # 结果: ypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

     

    (2)等差数列:  linspace(起始值,结束值,元素个数) 

    import numpy as np
    
    arr = np.linspace(1,10,10)
    print(arr)
    # 结果: [  1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.   8.   9.  10.]

     

    (3)等比数列: logspace(起始值10^a,结束值10^b,元素个数),底数默认为10

    import numpy as np
    
    arr = np.logspace(1,2,5)
    print(arr)
    # 结果: [  10.           17.7827941    31.6227766    56.23413252  100.        ]

     

    (4)全0数组

    import numpy as np
    
    arr = np.zeros((2,3))   # 2行3列
    print(arr)
    # 结果:
    # [[ 0.  0.  0.]
    #  [ 0.  0.  0.]]

     

    (5)全1数组

    import numpy as np
    
    arr = np.ones((2,3))  # 2行3列
    print(arr)
    # 结果:
    # [[ 1.  1.  1.]
    #  [ 1.  1.  1.]]

     

    (6)单位数组

    import numpy as np
    
    arr = np.eye(3)  # 3行3列
    print(arr)
    # 结果:
    # [[ 1.  0.  0.]
    #  [ 0.  1.  0.]
    #  [ 0.  0.  1.]]

     

    (7)对角数组: diag,一定是方阵

    import numpy as np
    
    arr = np.diag([1,2,3,4])  
    print(arr)
    # 结果:
    # [[1 0 0 0]
    #  [0 2 0 0]
    #  [0 0 3 0]
    #  [0 0 0 4]]

     

    生成随机数

    (1)0~1的一维数组:  np.random.random

    import numpy as np
    
    arr = np.random.random(10)   # 随机取10个
    print(arr)
    
    # 结果:
    # [ 0.51801865  0.5746457   0.29800094  0.81485959  0.54768688  0.40696099
    #   0.94247636  0.74356589  0.95578567  0.79127131]

     

    (2)均匀分布:  np.random.rand

    以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1)之间均匀分布的随机样本

    import numpy as np
    
    arr = np.random.rand(4,3) 
    print(arr)
    
    # 结果:
    # [[ 0.80227604  0.88811862  0.41145791]
    #  [ 0.7945255   0.47529523  0.67895032]
    #  [ 0.34225024  0.82894344  0.03426757]
    #  [ 0.793489    0.00724797  0.58662593]]
    
    arr2 = np.random.rand(2) 
    print(arr2)
    
    # 结果: [ 0.23103931  0.66302526]

     

    (3)正态分布:  np.random.randn 

    通过本函数可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值,标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布,记为N(0,1)

    import numpy as np
    
    arr = np.random.randn(4,3)
    print(arr)
    
    # 结果例如:
    # [[ 0.04315637 -0.45477833 -0.27857073]
    #  [-1.91932412  0.7338659   0.2525201 ]
    #  [ 0.18677151  0.84322074  1.65225377]
    #  [ 0.28711352 -0.79008218  0.72578138]]
    
    arr2 = np.random.randn(3)
    print(arr2)
    
    # 结果例如: [-0.78690609  0.56418809 -1.64700147]

     

    (4)随机整数:  np.random.randint(最小值,最大值,size=[行,列])

    import numpy as np
    
    arr = np.random.randint(2,10,size=[2,5])
    print(arr)
    
    # 结果: 
    # [[6 8 5 9 7]
    #  [8 2 7 8 5]]

     

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空空如也

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创建一个数组最高效的方法