Tôi cần biết danh sách đầu vào của bạn như thế nào nhưng tôi sẽ cố gắng. Một cái gì đó như thế này? Show
Những điều tôi đang sử dụng ở đây: ZIP (lặp lại qua 2 mảng và sắp xếp chúng, đầu tiên từ một danh sách với danh sách thứ nhất đến danh sách thứ hai ... sau đó là 2nds, v.v.) Danh sách hiểu (tạo một danh sách nội tuyến, google về nó, rất nhiều lời giải thích tốt) Nếu bạn muốn sau đó biến nó trở lại thành một gấu trúc DataFrame: Kích thước của mảng trong Python là gì? Độ dài của một mảng là số lượng các phần tử thực sự có trong một mảng. Bạn có thể sử dụng hàm Len () để đạt được điều này. Hàm Len () trả về một giá trị số nguyên bằng số lượng các phần tử có trong mảng đó. Điều này trả về giá trị 3 bằng số lượng phần tử mảng. Cũng lưu ý rằng bạn chạy vào valueError nếu mảng của bạn có hơn 32 chiều. Theo mặc định, các mảng Numpy có thể có tối đa 32 chiều. Dữ liệu trong Python Cũng lưu ý rằng bạn chạy vào valueError nếu mảng của bạn có hơn 32 chiều. Theo mặc định, các mảng Numpy có thể có tối đa 32 chiều. CMPT 353 Dữ liệu trong PythonPython dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu. Thật thú vị khi viết, nhưng không được ghi nhận là nhanh chóng, và bằng cách nào đó xấu trong dữ liệu Cấu trúc dữ liệu tích hợp Dữ liệu trong PythonImporting: import numpy as np Python dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu. Dữ liệu trong Pythona = np.array([10, 20, 30, 40], dtype=np.int64) Python dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu. long values[4] = {10, 20, 30, 40}; Thật thú vị khi viết, nhưng không được ghi nhận là nhanh chóng, và bằng cách nào đó xấu trong dữ liệu Dữ liệu trong PythonPython dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu.
Dữ liệu trong PythonPython dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu. print(a.shape) twodim = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.float64) print(twodim.ndim, twodim.dtype, twodim.shape) threedim = np.array([[[1,2], [3,4]], [[5,6], [6,7]]]) print(threedim.ndim, threedim.dtype, threedim.shape) Output: (4,) 2 float64 (2, 3) 3 int64 (2, 2, 2) Dữ liệu trong PythonPython dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu. print( np.arange(6, 14) ) print( np.linspace(0, 5, 11, dtype=np.float32) ) print( np.empty((2, 3), dtype=np.int64) ) # uninitialized! print( np.zeros((2, 3)) ) [ 6 7 8 9 10 11 12 13] [ 0. 0.5 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. ] [[140506921020328 140506921020328 140506806120376] [140506776227352 632708812243096 0]] [[ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.]] Dữ liệu trong PythonPython dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu. print( np.zeros((1000, 10000)) ) 0Dữ liệu trong PythonPython dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu. 1 2Dữ liệu trong PythonPython dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu. Thật thú vị khi viết, nhưng không được ghi nhận là nhanh chóng, và bằng cách nào đó xấu trong dữ liệuCấu trúc dữ liệu tích hợpCó một cấu trúc dữ liệu rõ ràng để lưu trữ dữ liệu: Danh sách Python. a = np.array([10, 20, 30, 40], dtype=np.int64)6 Điều này được biểu diễn (trong CPython) dưới dạng một mảng (?) Của các con trỏ đến các đối tượng Python.: no loops. (Except where specified, or in the project if you really need them.) Cấu trúc dữ liệu tích hợp 3 4Cấu trúc dữ liệu tích hợpNumpy có các quy tắc phát sóng xác định cách thức các toán hạng được kết hợp. Đại khái:
Hoạt động trên các mảngCó nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị. 5 6Hoạt động trên các mảngCó nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị. 7 8Hoạt động trên các mảngCó nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị. 9import numpy as np0 Hoạt động trên các mảngCó nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị. Hàm long values[4] = {10, 20, 30, 40};7 biến một hàm hiện có thành một UFUNC có thể hoạt động trên toàn bộ mảng bằng cách lặp đi lặp lại hàm. import numpy as np1 Hoạt động trên các mảngCó nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị. Hàm long values[4] = {10, 20, 30, 40};7 biến một hàm hiện có thành một UFUNC có thể hoạt động trên toàn bộ mảng bằng cách lặp đi lặp lại hàm. Một UFUNC trả về các bộ dữ liệu của các giá trị tạo ra nhiều mảng, không phải một mảng chứa các bộ dữ liệu. Hoạt động trên các mảngCó nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị. import numpy as np2 Hoạt động trên các mảngSummary:
Một UFUNC trả về các bộ dữ liệu của các giá trị tạo ra nhiều mảng, không phải một mảng chứa các bộ dữ liệu.Sử dụng long values[4] = {10, 20, 30, 40};7 là linh hoạt nhưng không phải lúc nào cũng nhanh, vì nó yêu cầu gọi hàm Python nhiều lần (đi kèm với một số chi phí). ví dụ. Tính toán đầu tiên của long values[4] = {10, 20, 30, 40};9 ở đây mất khoảng 6 lần so với lần thứ hai (với kết quả giống hệt nhau). Một UFUNC trả về các bộ dữ liệu của các giá trị tạo ra nhiều mảng, không phải một mảng chứa các bộ dữ liệu.Sử dụng long values[4] = {10, 20, 30, 40};7 là linh hoạt nhưng không phải lúc nào cũng nhanh, vì nó yêu cầu gọi hàm Python nhiều lần (đi kèm với một số chi phí).
Một UFUNC trả về các bộ dữ liệu của các giá trị tạo ra nhiều mảng, không phải một mảng chứa các bộ dữ liệu.Sử dụng long values[4] = {10, 20, 30, 40};7 là linh hoạt nhưng không phải lúc nào cũng nhanh, vì nó yêu cầu gọi hàm Python nhiều lần (đi kèm với một số chi phí).
Sau đó, với các cách để lặp lại các mảng và chúng nhanh như thế nào. CẢNH BÁO: Kết hợp kích thước mảng là bộ dữ liệu và phương thức mảng so với các chức năng có thể không nhất quán.Numpy rất giỏi trong việc lưu trữ các mảng: loại đơn, nhiều chiều, v.v. import numpy as np3 CẢNH BÁO: Kết hợp kích thước mảng là bộ dữ liệu và phương thức mảng so với các chức năng có thể không nhất quán.Numpy rất giỏi trong việc lưu trữ các mảng: loại đơn, nhiều chiều, v.v. import numpy as np4 import numpy as np5 CẢNH BÁO: Kết hợp kích thước mảng là bộ dữ liệu và phương thức mảng so với các chức năng có thể không nhất quán.Numpy rất giỏi trong việc lưu trữ các mảng: loại đơn, nhiều chiều, v.v. CẢNH BÁO: Kết hợp kích thước mảng là bộ dữ liệu và phương thức mảng so với các chức năng có thể không nhất quán.Numpy rất giỏi trong việc lưu trữ các mảng: loại đơn, nhiều chiều, v.v. Hoạt động trên các mảng được thực hiện tốt nhất với các chức năng/phương thức đơn lẻ, nhanh chóng. CẢNH BÁO: Kết hợp kích thước mảng là bộ dữ liệu và phương thức mảng so với các chức năng có thể không nhất quán.Numpy rất giỏi trong việc lưu trữ các mảng: loại đơn, nhiều chiều, v.v. import numpy as np6 import numpy as np7 Hoạt động trên các mảng được thực hiện tốt nhất với các chức năng/phương thức đơn lẻ, nhanh chóng. CẢNH BÁO: Kết hợp kích thước mảng là bộ dữ liệu và phương thức mảng so với các chức năng có thể không nhất quán.Numpy rất giỏi trong việc lưu trữ các mảng: loại đơn, nhiều chiều, v.v. import numpy as np8 import numpy as np9 Hoạt động trên các mảng được thực hiện tốt nhất với các chức năng/phương thức đơn lẻ, nhanh chóng. CẢNH BÁO: Kết hợp kích thước mảng là bộ dữ liệu và phương thức mảng so với các chức năng có thể không nhất quán.Numpy rất giỏi trong việc lưu trữ các mảng: loại đơn, nhiều chiều, v.v. a = np.array([10, 20, 30, 40], dtype=np.int64)0 a = np.array([10, 20, 30, 40], dtype=np.int64)1 CẢNH BÁO: Kết hợp kích thước mảng là bộ dữ liệu và phương thức mảng so với các chức năng có thể không nhất quán.Numpy rất giỏi trong việc lưu trữ các mảng: loại đơn, nhiều chiều, v.v. a = np.array([10, 20, 30, 40], dtype=np.int64)2 a = np.array([10, 20, 30, 40], dtype=np.int64)3 CẢNH BÁO: Kết hợp kích thước mảng là bộ dữ liệu và phương thức mảng so với các chức năng có thể không nhất quán.Numpy rất giỏi trong việc lưu trữ các mảng: loại đơn, nhiều chiều, v.v. a = np.array([10, 20, 30, 40], dtype=np.int64)4 a = np.array([10, 20, 30, 40], dtype=np.int64)5 Làm thế nào để bạn tạo ra một mảng lớn trong Python?ndarray s bằng cách gọi list1 = numpy.asarray (list1) và một lần nữa cho list2. Bạn có thể nhận được chiều dài của họ bằng Len (List1). Sau đó, bạn có thể kiểm tra các chức năng xếp chồng numpy (HSTACK) để ghép các mảng numpy lại với nhau. asarray(list1) and again for list2. You can get their length using len(list1) . You could then check out numpy stacking (hstack) functions for appending the numpy arrays together.
Làm thế nào tôi có thể tạo một mảng trong Python?Trong Python, bạn có thể tạo các kiểu dữ liệu mới, được gọi là mảng bằng gói Numpy.Các mảng Numpy được tối ưu hóa cho các phân tích số và chỉ chứa một loại dữ liệu duy nhất.Trước tiên, bạn nhập Numpy và sau đó sử dụng hàm mảng () để tạo một mảng.Hàm mảng () lấy một danh sách làm đầu vào.You first import NumPy and then use the array() function to create an array. The array() function takes a list as an input.
Kích thước của mảng trong Python là gì?Độ dài của một mảng là số lượng các phần tử thực sự có trong một mảng.Bạn có thể sử dụng hàm Len () để đạt được điều này.Hàm Len () trả về một giá trị số nguyên bằng số lượng các phần tử có trong mảng đó.Điều này trả về giá trị 3 bằng số lượng phần tử mảng.. You can make use of len() function to achieve this. The len() function returns an integer value that is equal to the number of elements present in that array. This returns a value of 3 which is equal to the number of array elements.
Một mảng có thể có bao nhiêu chiều?Cũng lưu ý rằng bạn chạy vào valueError nếu mảng của bạn có hơn 32 chiều.Theo mặc định, các mảng Numpy có thể có tối đa 32 chiều.at most 32 dimensions. |