Nếu bạn sử dụng cùng một cú pháp để lặp mảng hai chiều, bạn sẽ chỉ có thể lặp một hàng 1A = np.arange(12).reshape(4,3)
2for row in A:
3 print(row)
con trăn đầu ra 1[0 1 2]
2[3 4 5]
3[6 7 8]
4[ 9 10 11]
con trăn Để lặp từng ô trong mảng hai chiều, hãy lồng vòng lặp ______05 . 1for row in A:
2 for cell in row:
3 print(cell, end=' ')
con trăn đầu ra 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
con trăn Nếu bạn không muốn viết hai vòng lặp 1A = np.arange(12).reshape(4,3)
2for row in A:
3 print(row)
5 , bạn có thể sử dụng 1A = np.arange(12).reshape(4,3)
2for row in A:
3 print(row)
7 function that flattens the two-dimensional array into a one-dimensional array. For example: 1for cell in A.flatten():
2 print(cell, end=' ')
con trăn đầu ra 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
con trăn Nhìn vào đối tượng NditerNumPy cung cấp một đối tượng trình lặp đa chiều có tên là 10
21
32
43
54
65
76
87
98
109
1110
1211
8 để lặp lại các phần tử của một mảng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng 10
21
32
43
54
65
76
87
98
109
1110
1211
8 trong ví dụ trước là. 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0con trăn đầu ra 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
con trăn Thứ tự lặp lại NditerBạn có thể kiểm soát cách các phần tử được truy cập bằng 10
21
32
43
54
65
76
87
98
109
1110
1211
8 bằng cách sử dụng 1[0 1 2]
2[3 4 5]
3[6 7 8]
4[ 9 10 11]
1 parameter. If you specify the order as 1[0 1 2]
2[3 4 5]
3[6 7 8]
4[ 9 10 11]
2 thì thứ tự C sẽ được tuân theo, tức là duyệt qua các phần tử trong mảng theo chiều ngang. Nếu bạn chỉ định thứ tự là 1[0 1 2]
2[3 4 5]
3[6 7 8]
4[ 9 10 11]
3 thì thứ tự Fortran được tuân theo là duyệt qua các phần tử trong mảng theo chiều dọc. Ví dụ: để nhận đơn hàng 'C' 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
2con trăn đầu ra 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
con trăn Để có được đơn đặt hàng Fortran 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
4con trăn đầu ra 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
5con trăn Theo mặc định, 10
21
32
43
54
65
76
87
98
109
1110
1211
8 tuân theo thứ tự ‘k’, nghĩa là nó tuân theo thứ tự phù hợp với bố cục bộ nhớ của mảng. Cài đặt mặc định này cho phép nó truy cập các phần tử trong thời gian ngắn nhất có thể. Để chứng minh điều đó, hãy định nghĩa ma trận 'B' là chuyển vị của ma trận hai chiều 'A'. ' Vì vậy chúng tôi có. 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
6con trăn đầu ra 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
7con trăn Và ma trận chuyển vị 'B' 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
8con trăn đầu ra 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
9con trăn Vì vậy, nếu chúng ta lặp lại với thứ tự mặc định 'k', chúng ta sẽ thấy cùng một đầu ra cho cả hai ma trận 'A' và 'B' 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0con trăn đầu ra 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
con trăn 1A = np.arange(12).reshape(4,3)
2for row in A:
3 print(row)
82con trăn đầu ra 1A = np.arange(12).reshape(4,3)
2for row in A:
3 print(row)
83con trăn Sửa đổi mảng NumPy1[0 1 2]
2[3 4 5]
3[6 7 8]
4[ 9 10 11]
5 coi các phần tử của mảng là chỉ đọc. Vì vậy, nếu bạn cố sửa đổi các giá trị, bạn sẽ gặp lỗi.
1A = np.arange(12).reshape(4,3)
2for row in A:
3 print(row)
84con trăn đầu ra 1A = np.arange(12).reshape(4,3)
2for row in A:
3 print(row)
85con trăn Để sửa đổi mảng trong khi bạn lặp lại, hãy sử dụng tham số 1[0 1 2]
2[3 4 5]
3[6 7 8]
4[ 9 10 11]
6 . Vì vậy, để cập nhật các phần tử của mảng. 1A = np.arange(12).reshape(4,3)
2for row in A:
3 print(row)
86con trăn đầu ra 1A = np.arange(12).reshape(4,3)
2for row in A:
3 print(row)
87con trăn Lặp lại hai mảng đồng thờiĐể lặp hai mảng đồng thời, hãy chuyển hai mảng cho đối tượng ______98 . Sau đó, bạn có mảng 'A', mảng hai chiều bốn x ba và mảng 'S', đối tượng mảng một chiều. 1A = np.arange(12).reshape(4,3)
2for row in A:
3 print(row)
88con trăn đầu ra 1A = np.arange(12).reshape(4,3)
2for row in A:
3 print(row)
89con trăn Vì vậy, để lặp đồng thời các mảng 'A' và 'S' 10
21
32
43
54
65
76
87
98
109
1110
1211
0con trăn đầu ra 10
21
32
43
54
65
76
87
98
109
1110
1211
1con trăn Hình ảnh này tóm tắt cách lặp hoạt động trên hai mảng, 'A' và 'S' Nếu bạn muốn có một giá trị không đổi từ ma trận 'S' cho từng phần tử trong một hàng trong mảng 'A', thì hãy sử dụng ma trận 'R' sau với hình bốn cạnh một 10
21
32
43
54
65
76
87
98
109
1110
1211
2con trăn đầu ra 10
21
32
43
54
65
76
87
98
109
1110
1211
3con trăn 10
21
32
43
54
65
76
87
98
109
1110
1211
4con trăn đầu ra 10
21
32
43
54
65
76
87
98
109
1110
1211
5con trăn 10
21
32
43
54
65
76
87
98
109
1110
1211
6con trăn đầu ra 10
21
32
43
54
65
76
87
98
109
1110
1211
7con trăn Hình ảnh này tóm tắt hoạt động trên Lưu ý rằng cả hai mảng cần tuân theo quy tắc phát sóng nếu bạn cần lặp lại đồng thời trên hai mảng khác nhau. Xem lại hướng dẫn trước đây của tôi về phát sóng trong NumPy. Phát các mảng NumPy cho các phép toán số học
Làm cách nào để in mảng 2d trong Python bằng vòng lặp for?
Lặp lại một vòng lặp trong phạm vi [0, N * M] bằng cách sử dụng biến i. Tại mỗi lần lặp, tìm chỉ mục của hàng và cột hiện tại lần lượt là hàng = i / M và cột = i % M. Trong các bước trên, in giá trị của mat[row][column] để lấy giá trị của ma trận tại chỉ số đó
Tôi có thể sử dụng ma trận trong Python không?
Ma trận là một trong những cấu trúc dữ liệu quan trọng có thể được sử dụng trong tính toán toán học và khoa học. Python không có cách đơn giản để triển khai kiểu dữ liệu ma trận. Có thể tạo ma trận Python bằng kiểu dữ liệu danh sách lồng nhau và bằng cách sử dụng thư viện numpy . | 
