python 的2维数组

参考了：https://zhuanlan.zhihu.com/p/88197389

用list 创建2维数组

list是支持操作符，如果一个列表与 ‘ * ’ 号结合使用，能达到重复列表的效果。比如

list_one = [0]
list_two = [0] * 3
print(list_one)
print(list_two)

结果为：
[0]
[0, 0, 0]

利用这个重复特性，是否可以来创建一个二维数组呢？

list_two = [[0] * 3] * 3
print(list_two)
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

但是，数据更新有问题

list_two[1][1]=10
print(list_two)
[[0, 10, 0], [0, 10, 0], [0, 10, 0]]

应该这样：

list_three = [[0 for i in range(3)] for j in range(3)]
print(list_three)
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

更新时：

list_three[1][1]=22
print(list_three)
[[0, 0, 0], [0, 22, 0], [0, 0, 0]]

用NumPy 模块创建数组

用Numpy 执行效率更改

import numpy as np
# 创建一维数组
nd_one = np.array([1, 2, 3])
# 创建二维数组
nd_two = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(nd_one)
[1 2 3]

print(nd_two)
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

也可以这样

bb=np.array(np.mat('1 2; 3 4'))

print(bb)

输出为：

[[1 2]
 [3 4]]

运行：

arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])

print('5th element on 2nd dim: ', arr[1, 4])

结果为：
5th element on 2nd dim:  10

也可以更多维数组，比如3维

运行：

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

print(arr[0, 1, 2])

结果为：
6

使用 Numpy 的内置函数

使用arange 或 linspace 创建连续数组

# arange() 类似Python内置函数的 range()
# arange(初始值, 终值, 步长) 不包含终值
x0 = np.arange(1, 11, 2)
print(x0)

结果为：
[1 3 5 7 9]

# 创建一个 5x3 的数组
x1 = np.arange(15).reshape((5, 3))
print(x1)

结果为：
[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]
 [12 13 14]]

运行

# linspace()线性等分向量
# linspace(初始值, 终值, 元素个数) 包含终值
x2 = np.linspace(1, 11, 6)
print(x2)

结果为：
[ 1.  3.  5.  7.  9. 11.]

使用 zeros()，ones()，full() 创建数组

# 创建一个 3x4 的数组且所有值全为 0
x3 = np.zeros((3, 4), dtype=int)
print(x3)

结果为：
[[0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]]

# 创建一个 3x4 的数组且所有元素值全为 1
x4 = np.ones((3, 4), dtype=int)
print(x4)

结果为：
[[1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]]

# 创建一个 3x4 的数组，然后将所有元素的值填充为 2
x5 = np.full((3, 4), 2, dtype=int)
print(x5)

结果为：
[[2 2 2 2]
 [2 2 2 2]
 [2 2 2 2]]

使用 eye() 创建单位矩阵

# 创建 3x3 的单位矩阵
x6 = np.eye(3, dtype=int)
print(x6)

结果为：
[[1 0 0]
 [0 1 0]
 [0 0 1]]

使用 diag() 创建对角矩阵

x7 = np.diag([1, 2, 3])
print(x7)

结果为：
[[1 0 0]
 [0 2 0]
 [0 0 3]]

使用 random 创建随机数组

# 创建一个值在 [0, 10) 区间的 3x3 的随机整数
x10 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(x10)

结果为：
[[6 4 7]
 [3 6 3]
 [5 2 6]]

使用 reshape变换维数

x11=np.arange(0,15)

x11
Out[65]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14])

x11.reshape(3,5)
Out[66]: 
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])

介绍到此。