Python 进阶——从 list 到 NumPy 的多维数组

本文介绍了如何使用Python中的NumPy库创建一个空的加权或邻接矩阵,并将其与传统的list方法进行了对比。同时,还探讨了如何在NumPy和list中进行有效的数据拷贝。

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NumPy 库中提供了大量与多维数组(numpy.ndarray)有关的功能。NumPy 对数据结构(如实现邻接矩阵加权矩阵)的支持还是很不错的。

我们要实现一个基于 list 的、面向 n 个节点的空加权(或邻接)矩阵时,通常是这样做的:

>>> n = 10
>>> N = [[0]*n for _ in range(n)]

而在 NumPy 中,我们可通过 zeros 函数来做:

>>> import numpy as np
>>> N = np.zeros((n, n), dtype='int32')
            # 二维 tuple 表示多维数组的 size
            # dtype 表示元素数据类型

拷贝

  • list 的拷贝

    >> l2 = l1[:]
    >> id(l1) == id(l2)
    False
  • 多维数组的拷贝

    l2 = l1.copy()
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