Hướng dẫn how do you pass a 2d input in python? - làm thế nào để bạn vượt qua đầu vào 2d trong python?

Question

Mục tiêu của chúng tôi là tạo một khung dữ liệu với hình dạng (2,3,2) như sau:

Nội dung chính Show

Làm thế nào để bạn vượt qua danh sách 2D trong Python?
Làm thế nào để bạn tạo dữ liệu 2D trong Python?
Phương pháp nào mất 2
Làm thế nào để bạn nhập một mảng 2D?

chỉ mục đầu tiên hoặc 2 = hàng trong khung dữ liệu
chỉ mục thứ hai hoặc 3 = cột trong khung dữ liệu
Chỉ số thứ ba hoặc 2 = giá trị trong các hàng và cột đó.

Dữ liệu của chúng tôi:

data = np.array([[[1,3],[5,7],[9,11]],[[2,4],[6,8],[10,12]]])
print(data.shape)
print("=====================================")
data

Khi thêm vào khung dữ liệu dưới dạng mã bên dưới:

df_sample = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

Nó cho thấy: valueError: Phải chuyển đầu vào 2-D. Hình dạng = (2, 3, 2)

hoặc có thể xem như một hình ảnh dưới đây:

Ma trận không là gì ngoài sự sắp xếp hình chữ nhật của dữ liệu hoặc số. Nói cách khác, nó là một mảng dữ liệu hoặc số hình chữ nhật. Các mục ngang trong một ma trận được gọi là ‘hàng, trong khi các mục dọc được gọi là‘ cột. Nếu một ma trận có số r số hàng và số C của các cột thì thứ tự của ma trận được đưa ra bởi r x c. Mỗi mục trong một ma trận có thể là các giá trị số nguyên hoặc giá trị nổi, hoặc thậm chí nó có thể là các số phức tạp.r x c. Each entries in a matrix can be integer values, or floating values, or even it can be complex numbers.

Examples:

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

Trong Python, chúng ta có thể lấy ma trận đầu vào của người dùng theo những cách khác nhau. Một số phương pháp cho ma trận đầu vào của người dùng trong Python được hiển thị bên dưới:

Mã số 1:

R = int(input(

df_sample = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

1

df_sample = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

3= int(input(

df_sample = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

9

df_sample = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

2

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

1=

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

3

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

4(

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

6

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

7

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

8

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

9

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

0

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

1

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

2

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

3

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

4=

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

3

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

3

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

8

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

9

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

0

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

1

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:2
Enter the entries in a single line separated by space: 1 2 3 1 
[[1 2]
 [3 1]]

2

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:2
Enter the entries in a single line separated by space: 1 2 3 1 
[[1 2]
 [3 1]]

3

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:2
Enter the entries in a single line separated by space: 1 2 3 1 
[[1 2]
 [3 1]]

4int(input

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:2
Enter the entries in a single line separated by space: 1 2 3 1 
[[1 2]
 [3 1]]

8

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

3R 0

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

8

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

9

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

0

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

1R 5

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

3

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

8

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

9

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

0

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

1=1

=2

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

4=44= =6

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

7

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

3

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

4int0

Output:

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:3
Enter the entries rowwise:
1
2
3
4
5
6

1 2 3 
4 5 6

Lót:

int1______6

& nbsp; Mã số 2: Sử dụng hàm (8 và (9.
Code #2: Using (8 function and (9.

Trong Python, tồn tại một thư viện phổ biến tên là Numpy. Thư viện này là một thư viện cơ bản cho bất kỳ tính toán khoa học nào. Nó cũng được sử dụng cho các mảng đa chiều và như chúng ta biết ma trận là một mảng hình chữ nhật, chúng ta sẽ sử dụng thư viện này cho ma trận đầu vào của người dùng.NumPy. This library is a fundamental library for any scientific computation. It is also used for multidimensional arrays and as we know matrix is a rectangular array, we will use this library for user input matrix.

input0 input1

R = int(input(

df_sample = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

1

df_sample = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

3= int(input(

df_sample = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

9

df_sample = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

2

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

4(

df_sample = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

10

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

7

‘

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

1=

df_sample = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

24

// 3 x 4 matrix
     1 2 3 4
M =  4 5 6 7
     6 7 8 9

// 2 x 3 matrix in Python
A = ( [ 2, 5, 7 ],
      [ 4, 7, 9 ] )

// 3 x 4 matrix in Python where entries are floating numbers
B = ( [ 1.0, 3.5, 5.4, 7.9 ],
      [ 9.0, 2.5, 4.2, 3.6 ],
      [ 1.5, 3.2, 1.6, 6.5 ] )

4

df_sample = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

26

Output:

Enter the number of rows:2
Enter the number of columns:2
Enter the entries in a single line separated by space: 1 2 3 1 
[[1 2]
 [3 1]]

Làm thế nào để bạn vượt qua danh sách 2D trong Python?

Chèn các phần tử trong một mảng 2D (hai chiều)..

# Viết một chương trình để chèn phần tử vào mảng 2D (hai chiều) của Python ..

Từ nhập mảng * # Nhập tất cả gói liên quan đến mảng ..

ARR1 = [[1, 2, 3, 4], [8, 9, 10, 12]] # Khởi tạo các phần tử mảng ..

In ("Trước khi chèn các phần tử mảng:").

Làm thế nào để bạn tạo dữ liệu 2D trong Python?

Python cung cấp nhiều cách để tạo danh sách/mảng 2 chiều ...

Chỉ có một đối tượng số nguyên được tạo ..

Một danh sách 1D duy nhất được tạo và tất cả các chỉ số của nó chỉ vào cùng một đối tượng INT trong điểm 1 ..

Bây giờ, ARR [0], ARR [1], ARR [2].ARR [N-1] Tất cả chỉ vào cùng một đối tượng danh sách ở trên trong điểm 2 ..

Phương pháp nào mất 2

Trong Python, chúng ta có thể truy cập vào các yếu tố của một mảng hai chiều bằng hai chỉ số.Chỉ mục đầu tiên đề cập đến việc lập chỉ mục của danh sách và chỉ mục thứ hai đề cập đến vị trí của các yếu tố.Nếu chúng tôi chỉ xác định một chỉ mục có tên mảng, nó sẽ trả về tất cả các phần tử của 2 chiều được lưu trữ trong mảng.using two indices. The first index refers to the indexing of the list and the second index refers to the position of the elements. If we define only one index with an array name, it returns all the elements of 2-dimensional stored in the array.

Làm thế nào để bạn nhập một mảng 2D?

int x [10] [20];Các phần tử trong các mảng hai chiều thường được gọi bởi x [i] [j] trong đó tôi là số hàng và 'j' là số cột.Khởi tạo hai mảng chiều: Có nhiều cách khác nhau trong đó một mảng hai chiều có thể được khởi tạo.Mảng trên có 3 hàng và 4 cột. Elements in two-dimensional arrays are commonly referred to by x[i][j] where i is the row number and 'j' is the column number. Initializing Two – Dimensional Arrays: There are various ways in which a Two-Dimensional array can be initialized. The above array has 3 rows and 4 columns.

programming python 2d list Python Matrix multiplication Python Matrix in Python