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  • python建立二维数组
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    2021-05-27 20:21:46

    #Python# 二维数组的定义、使用的几种方法
    通常的困扰
    1、先介绍最简单的一种方式
    2、再介绍最常见的一种方式
    3、最后介绍最暴力直观的一种方式
    通常的困扰
    之前对Python里面创建、使用二维数组也很懵,于是也上网查了一些讲解,也发现一些类似的问题,大多数存在着 以为定义正确了二维数组,但修改数据的时候,发现数据经常一起串改。如:

        b=[[0,0,0]]*3
        b[0][1]=1    #这里因为初始[0,0,0]可以这样写数据,如果初始空数组则不能
        print(b)
        b[1].append(3)
        print(b)
    1
    2
    3
    4
    5
    输出:

    [[0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]]
    [[0, 1, 0, 3], [0, 1, 0, 3], [0, 1, 0, 3]]

    因为像这种*3操作,其数据在三个数组里会被一起改掉。

    1、先介绍最简单的一种方式
    因为Python的数组本身就是动态可变的,同时提供append()函数,该函数不仅可以在一个数组后面添加数字,也可以在后面任意添加数组,如:

        c = []
        c.append([1,2,3,4])
        c.append([5,6,7,8])
        c.append(9)
        print(c)
    1
    2
    3
    4
    5
    最后输出为:
    [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], 9]
    该种方法在 已建立 了的数组基础上可以通过c[ i ][ j ]的方式对数据修改和读取:

        c[0][1]=10
    1
    输出为:
    [[1, 10, 3, 4], [5, 6, 7, 8], 9]

    2、再介绍最常见的一种方式
        b=[[] for i in range(4)]
        b[0].append(5)
        b[1].append(6)
        print(b)
    1
    2
    3
    4
    最后输出为:
    [[5], [6], [ ], [ ]]
    该种方法在最大的好处在于通过b[ i ]来存储二维数据,更加直观和清晰。但需先已知数据行数,这里是四行数据。
    但一旦对数据没有通过append()方式添加,而是在位置上直接赋值如:

        b=[[] for i in range(4)]
        b[0]=5
        b[1].append(6)
        print(b)
    1
    2
    3
    4
    最后输出为:
    [5, [6], [ ], [ ]]
    看输出就知道对于b[1] 以后就只能是一个数字5,不能再在此位置存储数据。

    3、最后介绍最暴力直观的一种方式
        a=[[[]for i in range(3)]for i in range(4)]
    1
    最后输出为:
    [[[], [], []], [[], [], []], [[], [], []], [[], [], []]]
    显然建立了四行三列的矩阵,且每个位置上也是数组的形式,如果比较习惯于通过a[i][j]这样的方式来存储读取数据,这种方式很适合,同时也可以在 未建立 数据(即还没有实际数据)的基础上,也能通过c[ i ][ j ]的方式存储修改数据。弊端是要先知道行列数。如果完全了解上面两种方式的话,这种建立二维数组方式感觉很没必要。

        a=[[[]for i in range(3)]for i in range(4)]
        a[0][0]=1
        a[0][1].append(2)
        print(a)
    1
    2
    3
    4
    最后输出为:
    [[1, [2], []], [[], [], []], [[], [], []], [[], [], []]]
    这里我们就可以看到直接赋值和append()函数的差别。
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「锌录」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39729672/article/details/90266122

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  • Python创建二维数组

    千次阅读 2022-04-05 19:20:55
    文章目录前言实际操作一维数组二维数组总结 前言 Python并没有内置的数组类型,只有tuple,list,dict,set等内置类型。所以只能通过list模拟数组。 实际操作 一维数组 a = [i + 1 for i in range(10)] # a = [1, 2,...

    前言

    Python并没有内置的数组类型,只有tuplelistdictset等内置类型。所以只能通过list模拟数组。

    实际操作

    一维数组

    a = [i + 1 for i in range(10)]
    # a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    print('a =', a)
    b = [3] * 5
    # b = [3, 3, 3, 3, 3]
    print('b =', b)
    

    这里两种实现方式没有区别,后续可以通过下标来访问、修改其中的值。

    二维数组

    a = [[(row + 1) * (col + 1) for col in range(4)] for row in range(3)]
    # [[1, 2, 3, 4], [2, 4, 6, 8], [3, 6, 9, 12]]
    print(a)
    

    这里使用两个列表推导式的方式定义了类型二维数组的效果,后续可以通过下标来访问和修改其中的值,比如:a[2][1] = 101


    下面演示一个错误的二维数组的定义方式

    a = [[1] * 4] * 3
    # [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]
    print(a)
    a[1][0] = 101
    # [[101, 1, 1, 1], [101, 1, 1, 1], [101, 1, 1, 1]]
    print(a)
    

    这里使用两个list的乘法操作进行重复,但是其中的值只是引用拷贝,并不是深拷贝,导致a[1][0] = 101这个操作也影响了a[0]a[2]

    总结

    多使用列表推导式😄。

    展开全文
  • 下面小编就为大家分享一篇python中字符串变二维数组的实例讲解,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
  • 本文原创发布于微信公众号「极客猴」,欢迎关注第一时间获取更多原创分享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...

    本文原创发布于微信公众号「极客猴」,欢迎关注第一时间获取更多原创分享

    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

    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。

    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。

    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。

    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。

    我们对 list_three 进行更新操作,这次就能正常更新了。

    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: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。

    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。

    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。

    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。

    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。

    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

    3 使用 eye() 创建单位矩阵

    eye() 创建的数组特点是行数和列数都是一样。因为它创建出来的是单位矩阵,单位矩阵是正形矩阵,对角线的值均为 1,其他位置的值为 0。

    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。

    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。

    展开全文
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    Python输入二维数组方法前不久对于Python输入二维数组有些不解,今日成功尝试,记以备忘。这里以输入1-9,3*3矩阵为例n=int(input())line=[[0]*n]*nfor i in range(n):line[i]=input().split(' ')print(line)使用数据...

    Python输入二维数组方法

    前不久对于Python输入二维数组有些不解,今日成功尝试,记以备忘。这里以输入1-9,3*3矩阵为例

    n=int(input())

    line=[[0]*n]*n

    for i in range(n):

    line[i]=input().split(' ')

    print(line)

    使用数据转换为int即可!

    以上这篇Python输入二维数组方法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我们。

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    对于二维数组,img_mask [[ 0 0 0 ..., 7 7 7] [ 0 0 0 ..., 7 7 7] [ 0 0 0 ..., 7 7 7] ..., [266 266 266 ..., 253 253 253] [266 266 266 ..., 253 253 253] [266 266 266 ..., 253 253 253]] 显示为图片的代码为: import matplotlib.pyplot as pyplot pyplot.imshow(im_mask) 以上这篇P

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