Trong Python, cấu trúc dữ liệu dạng ma trận thường được biểu diễn bằng mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8. Gói np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 Python đã được phát triển tốt để tính toán hiệu quả các ma trận. Bước đầu tiên để sử dụng mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 là khởi tạo hoặc tạo một mảng. Trong Python, có nhiều cách để tạo mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8. Trong bài viết này, tôi sẽ trình bày cách tạo mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 theo mười cách khác nhau Show
Mười cách phổ biến để khởi tạo (hoặc tạo) mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 là
Lúc đầu, np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 sẽ có một lộ trình học tập khó khăn, nhưng hãy kiên trì với nó. Học np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 là một kỹ năng sẽ cải thiện đáng kể khả năng lập trình Python của bạn Cách tạo mảng Numpy theo 10 cách khác nhautạo_mảngĐiều đầu tiên chúng ta phải làm là nhập khẩu np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 Trong 1] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values1 Mảng từ Giá trị¶Cách cơ bản nhất để tạo mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 là chỉ định các giá trị chính xác mà bạn muốn đưa vào mảng. Điều này được thực hiện với chức năng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values30. Các giá trị mong muốn được chuyển đến np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values30 dưới dạng danh sách được xác định bởi dấu ngoặc vuông ( np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values32) Dưới đây, tôi đã chỉ định các giá trị để khởi tạo mảng 1 chiều đơn giản ________ 08 Trong 2] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values7 Ra[2] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 Các mảng nhiều chiều, phức tạp hơn cũng có thể được tạo. Dưới đây, tôi đã tạo một mảng 2D Trong 3] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values9 Ra[3] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values0 Chỉ cần đảm bảo rằng bạn có cùng số lượng giá trị trong mỗi hàng. Nếu không bạn sẽ gặp lỗi như thế này Trong [4] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values <ipython-input-4-3bc2f09689e3>:1: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray. np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values Ra[4] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values2 Bạn sẽ thường thấy hữu ích khi lưu mảng dưới dạng biến. Ở đây, một mảng 2D được lưu vào biến np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values34 Trong [5] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values3 Ra[5] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values0 np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values 8 Mảng từ Danh sách Python (hoặc bộ dữ liệu)¶Việc chuyển đổi các giá trị được lưu trữ trong một cấu trúc dữ liệu Python khác, như danh sách hoặc bộ, thành một mảng ________ 08 có thể được thực hiện với _________ 237. Truyền danh sách (hoặc cấu trúc dữ liệu khác) cho np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values37 và một mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 được trả về Hai ví dụ này minh họa cách danh sách Python có thể được chuyển đổi thành mảng 1D và 2D np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 Đầu tiên, một mảng 1D Trong [6] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values70 np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values71 Ra[6] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values72 Như bạn có thể thấy từ đầu ra ở trên, danh sách Python ban đầu đã được chuyển đổi thành một mảng ________ 08 có cùng giá trị như ban đầu Bây giờ, hãy xem một mảng 2D Trong [7] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values73 Ra[7] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values72 Tạo một mảng rỗng¶Nếu bạn không có dữ liệu để tạo mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 thì bạn có thể tạo mảng trống. Thực tế, mảng rỗng không thực sự rỗng, nó chỉ chứa những giá trị rất nhỏ, vô nghĩa Để tạo và làm trống mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8, hãy gọi hàm np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values04 và truyền cho nó một bộ hình dạng. Đoạn mã dưới đây cho thấy làm thế nào điều này được thực hiện. Lưu ý rằng mảng đầu ra có chứa các giá trị Trong [8] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values75 Ra[8] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values76 Thông tin thêm và ví dụ cho np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values05 có thể được tìm thấy trong tài liệu numpy Mảng các đơn vị¶Sử dụng hàm np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values06 để tạo một mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 có hình dạng xác định được điền bằng giá trị một (1). Hàm np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values08 rất giống với np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values05. Bạn chỉ cần truyền cho nó hình dạng của mảng đầu ra Đoạn mã dưới đây tạo một mảng có 3 hàng và 4 cột. Mỗi phần tử trong mảng chứa giá trị 1 Bạn có thể thay đổi loại giá trị (số nguyên, gấp đôi, byte, v.v.) bằng cách chuyển đối số np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values700 cho hàm Trong [9] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values77 Ra[9] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values78 Thông tin thêm và ví dụ cho np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values08 có thể được tìm thấy trong tài liệu numpy Mảng số không¶Sử dụng hàm np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values702 để tạo một mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 có hình dạng xác định được điền bằng giá trị không (0). Hàm np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values704 gần giống với hàm np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values08 và np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values05 ngoại trừ mảng kết quả được điền giá trị bằng 0. Một lần nữa, bạn chỉ cần chuyển một bộ hình cho hàm np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values704 Trong [10] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values79 Ra[10] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values80 Thông tin thêm và ví dụ cho np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values704 có thể được tìm thấy trong tài liệu numpy Mảng có giá trị bất kỳ¶Với np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values709, bạn có thể tạo một mảng trong đó mỗi phần tử chứa cùng một giá trị. Hàm np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values710 rất giống với ba hàm trước ( np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values05, np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values704 và np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values08) nhưng nó yêu cầu hai đối số, hình dạng của mảng kết quả và giá trị điền Đoạn mã dưới đây tạo và mảng có 3 hàng và 4 cột trong đó mỗi phần tử chứa giá trị 38. 7 Trong [11] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values81 Ra[11] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values82 Thông tin thêm và ví dụ cho np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values710 có thể được tìm thấy trong tài liệu numpy Sao chép một mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values 8 hiện có¶Trong [12] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values83 Ra[12] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 Tạo một mảng các giá trị tuần tự (hoặc cách đều nhau)¶Có một số cách để tạo các mảng giá trị liên tiếp hoặc cách đều nhau với np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8. Trong ví dụ này, tôi sẽ giới thiệu cách thực hiện điều này. cục mịch. sắp xếp¶Hãy bắt đầu với np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values21. np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values21trả về một mảng các giá trị trong một khoảng thời gian đã chỉ định. Có một số cách để sử dụng nó. Trong ví dụ đầu tiên này, chúng ta sẽ tạo một mảng 1D có 9 phần tử bằng cách chỉ chuyển số 9 cho np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values722 Trong [13] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values85 Ra[13] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values86 Như bạn có thể thấy, một mảng có 9 giá trị (0-8) đã được trả về. Mảng này có thể được định hình lại tại chỗ bằng cách sử dụng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values723 sau khi gọi tới np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values722. Như thế này Trong [14] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values87 Ra[14] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values88 Bây giờ chúng ta có một mảng 2D có cùng số phần tử và cùng giá trị nhưng khác hình dạng. Khi bạn làm điều này, hãy chắc chắn rằng sản phẩm của bộ hình dạng bằng với số lượng phần tử trong mảng, nếu không bạn sẽ gặp lỗi Với np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values21, chúng tôi cũng có thể chỉ định khoảng thời gian cho các giá trị được tạo từ. Ví dụ: nếu tôi muốn tạo một mảng có giá trị 12-19, tôi sẽ sử dụng đoạn mã sau, mã này chỉ định giá trị bắt đầu là 12 và giá trị kết thúc (không bao gồm) là 20 Trong [15] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values89 Ra[15] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values90 Cuối cùng, một giá trị bước có thể được chuyển đến np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values722 để không bao gồm tất cả các giá trị trong phạm vi. Ví dụ: đoạn mã sau sẽ trả về một mảng có tất cả các giá trị chẵn trong phạm vi 20-40 Trong [16] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values91 Ra[16] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values92 Thông tin thêm và ví dụ cho np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values21 có thể được tìm thấy trong tài liệu numpy np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values 22¶Tương tự như np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values21, np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values22 tạo ra một khoảng giá trị. Sự khác biệt là np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values22 sẽ tạo ra một số lượng giá trị được chỉ định trong một khoảng thời gian. Tôi sẽ chứng minh điều này bằng một ví dụ. Để tạo 11 giá trị cách đều nhau trong khoảng 0-10, chúng tôi sẽ sử dụng đoạn mã sau Trong [17] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values93 Ra[17] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values94 Hãy xem xét một ví dụ nữa. Lần này chúng ta sẽ tạo ra 10 giá trị trên khoảng 22-27 Trong [18] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values95 Hết[18] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values96 Chúng tôi cũng có thể loại trừ điểm cuối khỏi khoảng thời gian. Điều này sẽ cho chúng ta các giá trị là bội số của 0. 5 Trong 19] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values97 Hết[19] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values98 Thông tin thêm và ví dụ cho np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values22 có thể được tìm thấy trong tài liệu numpy cục mịch. không gian địa lý¶np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values23 sử dụng các đối số giống như np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values22, nhưng tạo ra các giá trị cách đều nhau trên thang logarit. Hãy xem xét một vài ví dụ Trong 20] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values99 Hết[20] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values00 Trong [21] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values01 Hết[21] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values02 Lưu ý rằng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values23 tự động suy ra cơ sở nhật ký ngắn nhất. Thông tin thêm và ví dụ cho np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values23 có thể được tìm thấy trong tài liệu numpy Tạo một mảng các giá trị ngẫu nhiên¶Trước tiên, hãy tạo một trình tạo số ngẫu nhiên, np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values737 Trong [22] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values03 Bây giờ chúng ta có thể sử dụng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values737 để tạo các giá trị ngẫu nhiên. Đoạn mã sau sẽ tạo ra một số float ngẫu nhiên giữa 0. 0 và 1. 0. Trước tiên, chúng tôi sẽ tạo một giá trị ngẫu nhiên duy nhất. Lưu ý rằng dòng mã này sẽ tạo ra một số mới mỗi khi nó được chạy Trong [23] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values04 Hết[23] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values05 Một mảng các giá trị ngẫu nhiên có thể được tạo bằng cách chuyển một số nguyên tới np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values739, như thế này Trong [24] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values06 Ra[24] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values07 Và mảng có thể được định hình lại như thế này Trong [25] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values08 Hết[25] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values09 Để tạo số nguyên ngẫu nhiên, chúng tôi sẽ thực hiện một cách tiếp cận hơi khác. Các số nguyên ngẫu nhiên có thể được tạo bằng cách chuyển bắt đầu khoảng thời gian, kết thúc khoảng thời gian và số lượng giá trị cho phương thức np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values740. Đoạn mã sau sẽ tạo ra 5 số nguyên ngẫu nhiên từ 0 đến 100 Trong [26] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values0 Hết[26] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values1 Đây là một số ví dụ cơ bản về tạo số ngẫu nhiên với np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8. Bạn có thể tìm thêm thông tin và ví dụ để tạo số ngẫu nhiên với numpy trong tài liệu về numpy Tạo một mảng các giá trị lặp lại¶Cuối cùng, chúng ta sẽ tạo một mảng có giá trị hoặc mẫu lặp lại với np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values25. Có nhiều cách để áp dụng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values25, hãy xem qua một vài ví dụ Đầu tiên, là một ví dụ đơn giản nơi chúng ta sẽ tạo một mảng lặp lại số 13 bốn lần, như thế này Trong [27] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values2 Hết[27] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values3 Chúng ta cũng có thể lặp lại mỗi số trong một đối tượng giống như mảng một số lần xác định Trong [28] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values4 Hết[28] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values5 Ngoài ra, mỗi phần tử trong mảng có thể được lặp lại một số lần khác nhau Trong [29] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values6 Hết[29] np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values7 Thông tin thêm và ví dụ cho np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values25 có thể được tìm thấy trong tài liệu numpy Suy nghĩ cuối cùngCó nhiều cách khác nhau để tạo mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8. Bài viết này đã chứng minh những gì tôi nghĩ là những cách phổ biến và hữu ích nhất để khởi tạo mảng np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8. Nếu một trong những phương pháp này không đáp ứng nhu cầu của bạn, hãy tham khảo tài liệu np.array([[1, 2, 3, 4], # first row as 4 values [1, 2, 3]]) # second row only has 3 values8 để biết thêm các tùy chọn tạo mảng TÌM HIỂU GIS TỪ CÁC CHUYÊN GIA TRONG CÔNG NGHIỆP Cho dù bạn đang muốn nâng cao kỹ năng GIS của mình hay chỉ mới bắt đầu với GIS, chúng tôi đều có khóa học dành cho bạn. Chúng tôi liên tục tạo và quản lý nhiều khóa học hơn để giúp bạn cải thiện kỹ năng không gian địa lý của mình QGIS cho người mới bắt đầuViễn thám với QGISQGIS Python Scripting với PyQGISNhấn vào đây để xem tất cả các khóa học của chúng tôi Tất cả các khóa học của chúng tôi đều do các chuyên gia trong ngành giảng dạy và bao gồm video hướng dẫn từng bước để bạn không bị lạc trong các video và bài đăng trên blog trên YouTube, dữ liệu có thể tải xuống để bạn có thể sao chép mọi thứ mà người hướng dẫn làm và mã bạn có thể sao chép để bạn Làm cách nào để tăng kích thước mảng NumPy?không có chuyển đổi kích thước của một mảng có nhiều mảng trong python. Một mảng numpy chỉ đơn giản là một phần của RAM của bạn. Bạn không thể thêm vào nó theo nghĩa đen là thêm byte vào cuối mảng, nhưng bạn có thể tạo một mảng khác và sao chép tất cả dữ liệu (which is what np. append(), or np.
Bạn có thể thay đổi kích thước của mảng NumPy không?NumPy. hàm thay đổi kích thước()
. Nếu mảng mới lớn hơn mảng ban đầu, thì mảng mới chứa đầy các bản sao lặp lại của một. Mảng được thay đổi kích thước. |
