Python中低维数组填充高维数组的实现

1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了,操作方便,python也可以实现,就是感觉不是很方便. 言归正传,做算法要用

如下所示: import numpy as np import pandas as pd ################# 准备数据 ################# a1 = np.arange(1,101) a3 = a1.reshape((2,5,10)) a3 ''' array([[[ 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

Python里面的list.tuple默认都是一维的. 创建二维数组或者多维数组也是比较简单. 可以这样: list1 = [1,2,] list1.append([3,4,]) 可以这样: list2 = [1,2,[3,4,],] 还可以这样: list3 = [1,2] list3.insert(2, [3,4]) 比较特殊的情况是: list0 = [] list0.append([]) 然后想给二维数组list0的第一个元素赋值.直接写list0[0][0]是会被编译器报错的. 那怎么

本文实例讲述了Python操作多维数组输出和矩阵运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 在许多编程语言中(Java,COBOL,BASIC),多维数组或者矩阵是(限定各维度的大小)预先定义好的.而在Python中,其实现更简单一些. 如果需要处理更加复杂的情形,可能需要使用Python的数学模块包NumPy,链接地址:http://numpy.sourceforge.net/ 首先来看一个简单的二维表格.投掷两枚骰子时,有36种可能的结果.我们可以将其制成一个二维表格,行和列分别代表一枚骰子的得

今天遇到这样一种业务情况: 我的图片的画布是(4,4,3)的三维数组,而得到的图片是(2,2,3)的三维数组,我要把图片放到画布的中间某个位置应该怎么做呢? 大家首先想到是遍历循环,但是Python语言的列表有分片功能. 所以,我们要利用Python的分片原理: 结果: 以上这篇Python中低维数组填充高维数组的实现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.

1.数组a第0个元素(二维数组)下的所有子元素(一维数组)的第一列 import numpy as np b=np.arange(24) a=b.reshape(2,3,4) print a print a[0,:,0] 2.取所有二维数组下的每个二维数组的第0个元素(一维数组) b=np.arange(24) a=b.reshape(2,3,4) print a print '--------------------' print a[:,0] 结果: [[ 0 1 2 3] [12 13 1

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])

如下所示: #!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- """ [0, 1, 2, 3] [0, 1, 2, 3] [0, 1, 2, 3] [0, 1, 2, 3] 2维数组顺时针90度旋转后结果如下 [0, 0, 0, 0] [1, 1, 1, 1] [2, 2, 2, 2] [3, 3, 3, 3] [0][1] <==> [1][0] [0][2] <==> [2][0] [0][3] <==

撰写时间:2017.5.23 一维数组 1.numpy初始化一维数组 a = np.array([1,2,3]); print a.shape 输出的值应该为(3,) 二维数组 2.numpy初始化二维数组 a = np.array([[1,2,3]]); b = np.array([[1],[2],[3]]); print a.shape//(1,3) print b.shape//(3,1) 注意(3,)和(3,1)的数组是不一样的,前者是一维数组,后者是二维数组. 拼接 3.numpy有很

当我们采用s=[[0]*3]*2初始化一个数组,然后对s[0][0]进行赋值,改变的是第一列所有的值.因为用s = [[0]*3]*2 初始化数组,他表示的是指向这个列表的引用,所以当你修改一个值的时候,整个列表都会修改. 换一种初始化方式,就可以解决这个问题: 写这个主要是因为今天在写[机器人的运动范围问题]: 地上有一个m行和n列的方格.一个机器人从坐标0,0的格子开始移动,每一次只能向左,右,上,下四个方向移动一格,但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子. 例如,当k为18时,机

题目:求一个3*3矩阵对角线元素之和. 程序分析:利用双重for循环控制输入二维数组,再将a[i][i]累加后输出. def two_dimensionalArray(self): '二维数组实现求三阶矩阵的对角线元素之和' sum = 0 matrix = [[0, 1, 0], [0, 21, 0], [0, 12, 0]] matrix2 = [[0 for i in range(3)] for i in range(3)] matrix2[0][0] = 123 matrix2[1][1

今天出于需要,要将爬虫爬取的一些数据整理成二维数组,再编码成json字符串传入数据库 那么问题就来了,在php中这个过程很简便 ,类似这样: $arr[$key1][$key2]=$value 在python中,字符串竟然不能当做键值,我本身也并不了解python,查了资料也没解决,后来找到这个函数: dict.setdefault(key, default=None) 和get()类似, 但如果键不存在于字典中,将会添加键并将值设为default 于是乎,将键值当做两个参数传进去就等实现类似的

在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数,只需用np.percentile即可,十分方便 import numpy as np a = [154, 400, 1124, 82, 94, 108] print np.percentile(a,95) # gives the 95th percentile 补充拓展:如何解决hive同时计算多个分位数的问题 众所周知,原生hive没有计算中位数的函数(有的平台会有),只有计算分位数的函数percentile 在数据量不大的时候,速度尚可.但