Chúng ta có thể định hình lại mảng 1D 8 phần tử thành 4 phần tử trong mảng 2D 2 hàng nhưng chúng ta không thể định hình lại nó thành mảng 2D 3 phần tử 3 hàng vì điều đó sẽ yêu cầu 3x3 = 9 phần tử Show
Ví dụHãy thử chuyển đổi mảng 1D có 8 phần tử thành mảng 2D có 3 phần tử trong mỗi chiều (sẽ phát sinh lỗi) nhập numpy dưới dạng np mảng = np. mảng([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) mớiarr = mảng. định hình lại(3, 3) in(newarr) Tự mình thử »Trả về Sao chép hoặc Xem?Ví dụKiểm tra xem mảng được trả về là bản sao hay chế độ xem nhập numpy dưới dạng np mảng = np. mảng([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) in (mảng. định hình lại(2, 4). căn cứ) Tự mình thử »Ví dụ trên trả về mảng ban đầu, vì vậy nó là một dạng xem Thứ nguyên không xác địnhBạn được phép có một thứ nguyên "không xác định" Có nghĩa là bạn không phải chỉ định một số chính xác cho một trong các kích thước trong phương thức định hình lại Vượt qua giá trị Ví dụChuyển mảng 1D có 8 phần tử thành mảng 3D có 2 phần tử nhập numpy dưới dạng np mảng = np. mảng([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) mớiarr = mảng. định hình lại (2, 2, -1) in(newarr) Tự mình thử »Ghi chú. Chúng tôi không thể vượt qua Làm phẳng các mảngLàm phẳng mảng có nghĩa là chuyển mảng nhiều chiều thành mảng 1 chiều Chúng ta có thể sử dụng arr=[] arr = [0 for i in range(5)] print(arr)1 để làm điều này Ví dụChuyển đổi mảng thành mảng 1D nhập numpy dưới dạng np mảng = np. mảng([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) mớiarr = mảng. định hình lại (-1) in(newarr) Tự mình thử »Ghi chú. Có rất nhiều hàm để thay đổi hình dạng của mảng trong numpy arr=[] arr = [0 for i in range(5)] print(arr)2, arr=[] arr = [0 for i in range(5)] print(arr)3 và cũng để sắp xếp lại các phần tử arr=[] arr = [0 for i in range(5)] print(arr)4, arr=[] arr = [0 for i in range(5)] print(arr)5, arr=[] arr = [0 for i in range(5)] print(arr)6, arr=[] arr = [0 for i in range(5)] print(arr)7, v.v. Chúng thuộc phần Trung cấp đến Nâng cao của numpy Chọn một trang web để nhận nội dung đã dịch nếu có và xem các sự kiện và ưu đãi tại địa phương. Dựa trên vị trí của bạn, chúng tôi khuyên bạn nên chọn. Bạn cũng có thể chọn một trang web từ danh sách sau Làm thế nào để có được hiệu suất trang web tốt nhấtChọn trang Trung Quốc (bằng tiếng Trung hoặc tiếng Anh) để có hiệu suất trang tốt nhất. Các trang web quốc gia khác của MathWorks không được tối ưu hóa cho các lượt truy cập từ vị trí của bạn 1 câu trả lời. Bạn có thể sử dụng danh sách trong python, bạn có thể sử dụng danh sách. append(item) để chèn các phần tử mới vào nó, bạn không phải chỉ định kích thước của danh sách để sử dụng nó và nó sẽ phát triển khi bạn thêm nhiều mục hơn Làm cách nào để bạn tăng kích thước của một mảng trong Python?Với sự giúp đỡ của Numpy numpy. resize(), chúng ta có thể thay đổi kích thước của một mảng. Mảng có thể có hình dạng bất kỳ nhưng để thay đổi kích thước của nó, chúng ta chỉ cần kích thước i. e (2, 2), (2, 3) và nhiều hơn nữa. Trong quá trình thay đổi kích thước, các số 0 sẽ được thêm vào nếu các giá trị tại một vị trí cụ thể bị thiếu Clear() làm gì trong Python?set clear() trong python Phương thức clear() xóa tất cả các phần tử khỏi tập hợp. cú pháp. rõ ràng() tham số. Phương thức clear() không nhận bất kỳ tham số nào Làm thế nào để bạn tìm thấy độ dài của một danh sách trong Python?Để tìm độ dài của danh sách trong Python, hãy sử dụng phương thức len(). len() là một phương thức Python tích hợp, lấy tổng số phần tử trong danh sách và trả về độ dài của danh sách. Phương thức len() có thể được sử dụng với một danh sách, bộ dữ liệu, mảng, từ điển, v.v. Khi được so sánh với Danh sách (Mảng động), Mảng Python lưu trữ loại phần tử tương tự trong đó. Trong khi Danh sách Python có thể lưu trữ các phần tử thuộc các loại dữ liệu khác nhau trong đó Bây giờ, chúng ta hãy xem các cách khác nhau để khởi tạo một mảng trong Python Phương pháp 1. Sử dụng hàm for loop và Python range()Hàm for loop và range() trong Python có thể được sử dụng cùng nhau để khởi tạo một mảng với giá trị mặc định cú pháp [value for element in range(num)] Hàm range() trong Python chấp nhận một số làm đối số và trả về một dãy số bắt đầu từ 0 và kết thúc bởi số đã chỉ định, mỗi lần tăng thêm 1 Python cho vòng lặp sẽ đặt 0(giá trị mặc định) cho mọi phần tử trong mảng giữa phạm vi được chỉ định trong hàm phạm vi () Ví dụ arr=[] arr = [0 for i in range(5)] print(arr) Chúng ta đã tạo một mảng — ‘arr’ và khởi tạo nó với 5 phần tử mang giá trị mặc định (0) đầu ra [0, 0, 0, 0, 0] Phương pháp 2. Mô-đun Python NumPy để tạo và khởi tạo mảngMô-đun Python NumPy có thể được sử dụng để tạo mảng và thao tác dữ liệu trong đó một cách hiệu quả. các numpy. Hàm trống () tạo một mảng có kích thước được chỉ định với giá trị mặc định = 'Không' cú pháp numpy.empty(size,dtype=object) Ví dụ import numpy as np arr = np.empty(10, dtype=object) print(arr) đầu ra [None None None None None None None None None None] Phương pháp 3. Phương thức trực tiếp để khởi tạo một mảng PythonTrong khi khai báo mảng, chúng ta có thể khởi tạo giá trị dữ liệu bằng lệnh bên dưới array-name = [default-value]*size Ví dụ arr_num = [0] * 5 print(arr_num) arr_str = ['P'] * 10 print(arr_str) Như đã thấy trong ví dụ trên, chúng tôi đã tạo hai mảng với các giá trị mặc định là '0' và 'P' cùng với kích thước được chỉ định với nó đầu ra ________số 8 Phần kết luậnĐến đây, chúng ta đã đi đến cuối chủ đề này. Vui lòng bình luận bên dưới trong trường hợp, bạn gặp bất kỳ nghi ngờ nào |
