Hướng dẫn how do you traverse a 2d matrix in python? - làm cách nào để bạn duyệt ma trận 2d trong python?

Question

>>> mylist = [["%s,%s"%(i,j) for j in range(columns)] for i in range(rows)]
>>> mylist
[['0,0', '0,1', '0,2'], ['1,0', '1,1', '1,2'], ['2,0', '2,1', '2,2']]
>>> zip(*mylist)
[('0,0', '1,0', '2,0'), ('0,1', '1,1', '2,1'), ('0,2', '1,2', '2,2')]
>>> sum(zip(*mylist),())
('0,0', '1,0', '2,0', '0,1', '1,1', '2,1', '0,2', '1,2', '2,2')

Nội dung chính Show

Lặp lại danh sách 2D: Có hai cách lặp lại trong danh sách danh sách trong Java ..
Lặp lại danh sách danh sách bằng cách sử dụng iterator: Lấy danh sách 2D vào vòng lặp ..
cho idx, x trong np.ndenumerate (mảng): & nbsp; in (idx, x)
Lặp lại mảng với các loại dữ liệu khác nhau
cho x trong np.nditer (mảng, cờ = ['bộ đệm'], op_dtypes = ['s']): & nbsp; in (x)
Lặp lại các mảng sử dụng nditer ()
Lặp lại trên mỗi phần tử vô hướng
Lặp lại các mảng sử dụng nditer ()
Lặp lại mảng với các loại dữ liệu khác nhau
Lặp lại mảng với các loại dữ liệu khác nhau
Làm thế nào để bạn đi qua một ma trận 2D?
Làm thế nào để bạn đi qua một ma trận trong Python?
Làm thế nào để tôi lặp lại trong một danh sách 2D?
Làm thế nào để bạn hiển thị một ma trận 2D trong Python?

Lặp lại danh sách 2D: Có hai cách lặp lại trong danh sách danh sách trong Java ..

Lặp lại trong danh sách các danh sách sử dụng Loop: Lấy danh sách 2D vào vòng lặp. Chúng tôi cần hai vòng lặp lại để lặp lại danh sách 2D thành công. ....

Lặp lại danh sách danh sách bằng cách sử dụng iterator: Lấy danh sách 2D vào vòng lặp ..

Làm thế nào để bạn hiển thị một ma trận 2D trong Python?

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

cho idx, x trong np.ndenumerate (mảng): & nbsp; in (idx, x)

Làm thế nào để bạn đi qua một ma trận 2D?

Đầu tiên cho các vòng lặp vòng qua mỗi hàng của mảng 2D từng cái một. Khi vòng lặp đầu tiên chạy qua mỗi hàng, lần thứ hai (lồng nhau) cho vòng lặp bên trong các vòng lặp đầu tiên qua các cột từng cái một. Các vòng được lồng cho các vòng chạy từng hàng, kiểm tra từng cột trong hàng trước khi chuyển sang hàng tiếp theo.

Làm thế nào để bạn đi qua một ma trận trong Python?

Thí dụ

Làm thế nào để lặp lại thông qua ma trận trong câu trả lời của mã Python.

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

mảng = np.array ([[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]))

cho x trong np.nditer (mảng): & nbsp; in (x)
print(x)

Hãy tự mình thử »

Lặp lại mảng với các loại dữ liệu khác nhau

Chúng ta có thể sử dụng đối số op_dtypes và chuyển nó theo kiểu dữ liệu dự kiến để thay đổi kiểu dữ liệu của các phần tử trong khi lặp lại.

Thí dụ

Numpy không thay đổi kiểu dữ liệu của phần tử tại chỗ (trong đó phần tử nằm trong mảng) vì vậy nó cần một số không gian khác để thực hiện hành động này, không gian thêm đó được gọi là bộ đệm và để cho phép nó trong nditer(), chúng tôi vượt qua flags=['buffered'] .

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

Lặp qua mảng dưới dạng chuỗi:

cho x trong np.nditer (mảng): & nbsp; in (x)
print(x)

Hãy tự mình thử »

Lặp lại mảng với các loại dữ liệu khác nhau

Thí dụ

Chúng ta có thể sử dụng đối số op_dtypes và chuyển nó theo kiểu dữ liệu dự kiến để thay đổi kiểu dữ liệu của các phần tử trong khi lặp lại.

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

Lặp qua mảng dưới dạng chuỗi:

mảng = np.array ([1, 2, 3])
for y in x:
print(y)

Hãy tự mình thử »

cho x trong np.nditer (mảng, cờ = ['bộ đệm'], op_dtypes = ['s']): & nbsp; in (x)

Lặp với kích thước bước khác nhau

Thí dụ

Chúng ta có thể sử dụng lọc và theo sau là lặp.

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

Lặp qua mọi phần tử vô hướng của mảng 2D bỏ qua 1 phần tử:

cho x trong np.nditer (mảng): & nbsp; in (x)
print(x)

Hãy tự mình thử »

Lặp lại mảng với các loại dữ liệu khác nhau

Thí dụ

Chúng ta có thể sử dụng đối số op_dtypes và chuyển nó theo kiểu dữ liệu dự kiến để thay đổi kiểu dữ liệu của các phần tử trong khi lặp lại.

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

Lặp qua mọi phần tử vô hướng của mảng 2D bỏ qua 1 phần tử:

cho x trong mảng: & nbsp; cho y trong x: & nbsp; & nbsp; & nbsp; cho z trong y: & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; in (z)
for y in x:
for z in y:
print(z)

Hãy tự mình thử »

Lặp lại các mảng sử dụng nditer ()

Hàm nditer() là một hàm trợ giúp có thể được sử dụng từ các lần lặp rất cơ bản đến rất tiên tiến. Nó giải quyết một số vấn đề cơ bản mà chúng ta phải đối mặt trong việc lặp lại, cho phép đi qua nó với các ví dụ.

Lặp lại trên mỗi phần tử vô hướng

Trong các vòng for cơ bản, lặp qua mỗi vô hướng của một mảng chúng ta cần sử dụng các vòng N for có thể khó viết cho các mảng có chiều rất cao.

Thí dụ

Lặp qua mảng 3-D sau:

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

mảng = np.array ([[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]))

cho x trong np.nditer (mảng): & nbsp; in (x)
print(x)

Hãy tự mình thử »

Lặp lại các mảng sử dụng nditer ()

Hàm nditer() là một hàm trợ giúp có thể được sử dụng từ các lần lặp rất cơ bản đến rất tiên tiến. Nó giải quyết một số vấn đề cơ bản mà chúng ta phải đối mặt trong việc lặp lại, cho phép đi qua nó với các ví dụ.

Lặp lại trên mỗi phần tử vô hướng

Thí dụ

Lặp qua mảng 3-D sau:

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

mảng = np.array ([[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]))

cho x trong np.nditer (mảng): & nbsp; in (x)
print(x)

Hãy tự mình thử »

Lặp lại mảng với các loại dữ liệu khác nhau

Chúng ta có thể sử dụng đối số op_dtypes và chuyển nó theo kiểu dữ liệu dự kiến để thay đổi kiểu dữ liệu của các phần tử trong khi lặp lại.

Thí dụ

Lặp qua mảng 3-D sau:

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

mảng = np.array ([[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]))

cho x trong np.nditer (mảng): & nbsp; in (x)
print(x)

Hãy tự mình thử »

Lặp lại mảng với các loại dữ liệu khác nhau

Chúng ta có thể sử dụng đối số op_dtypes và chuyển nó theo kiểu dữ liệu dự kiến để thay đổi kiểu dữ liệu của các phần tử trong khi lặp lại.

Numpy không thay đổi kiểu dữ liệu của phần tử tại chỗ (trong đó phần tử nằm trong mảng) vì vậy nó cần một số không gian khác để thực hiện hành động này, không gian thêm đó được gọi là bộ đệm và để cho phép nó trong nditer(), chúng tôi vượt qua flags=['buffered'] .

Thí dụ

Lặp qua mảng 3-D sau:

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

mảng = np.array ([[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]))

cho x trong np.nditer (mảng): & nbsp; in (x)
print(idx, x)

Hãy tự mình thử »

Thí dụ

Lặp qua mảng 3-D sau:

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

mảng = np.array ([[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]))

cho x trong np.nditer (mảng): & nbsp; in (x)
print(idx, x)

Hãy tự mình thử »

Làm thế nào để bạn đi qua một ma trận 2D?

Đầu tiên cho các vòng lặp vòng qua mỗi hàng của mảng 2D từng cái một. Khi vòng lặp đầu tiên chạy qua mỗi hàng, lần thứ hai (lồng nhau) cho vòng lặp bên trong các vòng lặp đầu tiên qua các cột từng cái một. Các vòng được lồng cho các vòng chạy từng hàng, kiểm tra từng cột trong hàng trước khi chuyển sang hàng tiếp theo.. As the first loop runs through each row, the second (nested) for loop inside the first loop loops through the columns one by one. The nested for loops runs row by row, checking each column within the row before moving on to the next row.

Làm thế nào để bạn đi qua một ma trận trong Python?

Làm thế nào để lặp lại thông qua ma trận trong câu trả lời của mã Python..

x = [['0,0', '0,1'], ['1,0', '1,1'], ['2,0', '2,1']].

Đối với I trong phạm vi (Len (x)):.

cho J trong phạm vi (Len (x [i])):.

print(x[i][j]).

Làm thế nào để tôi lặp lại trong một danh sách 2D?

Lặp lại danh sách 2D: Có hai cách lặp lại trong danh sách danh sách trong Java ...

Lặp lại trong danh sách các danh sách sử dụng Loop: Lấy danh sách 2D vào vòng lặp.Chúng tôi cần hai vòng lặp lại để lặp lại danh sách 2D thành công.....

Lặp lại danh sách danh sách bằng cách sử dụng iterator: Lấy danh sách 2D vào vòng lặp ..