python 基本操作 多维数组 循环

本文介绍了Python中使用列表的两种不同方式及其产生的效果差异。一种方式是通过循环创建独立的列表,另一种则是创建列表的引用。文章还展示了如何利用range函数生成指定范围内的数字序列。

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>>> lists = [[] for i in range(3)]
>>> lists[0].append(3)
>>> lists[1].append(5)
>>> lists[2].append(7)
>>> lists
[[3], [5], [7]]
也就是说matrix = [array] * 3操作中,只是创建3个指向array的引用,所以一旦array改变,matrix中3个list也会随之改变。


for num in range(10):
[0,10)

for num in range(10,20):
[10,20)

### 如何在 Python 中迭代多维数组Python 中,可以使用嵌套的 `for` 循环来遍历多维数组。这种技术允许逐层访问每一维度中的元素。以下是实现这一功能的具体方法: 对于二维数组(即矩阵),可以通过两个嵌套的 `for` 循环完成操作。例如,给定一个二维列表 `array_2d`,其结构如下所示: ```python array_2d = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] ``` 通过以下代码可逐一打印出该二维数组中的每一个元素: ```python for row in array_2d: for element in row: print(element) ``` 此代码片段展示了如何利用双重循环处理二维数据集[^1]。 当面对更高维度的数据时,比如三维数组,则需增加额外一层循环以适应新增加的那个维度。假设存在这样一个三维数组 `array_3d`, ```python array_3d = [ [[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]] ] ``` 那么相应的三重循环将是这样设计的: ```python for layer in array_3d: for row in layer: for element in row: print(element) ``` 这种方法能够扩展到任意数量的维度上,尽管随着维度数目的增多,编写和维护这些循环会变得更加复杂。 另外,在实际应用过程中如果遇到更复杂的场景或者希望简化上述过程,还可以考虑采用 NumPy 库提供的矢量化运算能力以及 Pandas 数据框等高级工具来进行更加高效的操作。不过这超出了当前讨论范围关于基础循环机制的内容。 #### 使用NumPy库优化多维数组迭代 为了提高效率并减少手动管理索引的工作量,推荐使用专门用于科学计算的强大第三方模块——NumPy。它不仅支持创建各种类型的数值型N维数组对象ndarray,还提供了丰富的函数接口方便快速执行线性代数变换、傅里叶分析以及其他领域内的常见任务。 下面展示了一个简单的例子说明怎样借助于numpy轻松地遍历整个n-dimension ndarray的所有成员项而无需显式写出多个层次分明的传统for-loops语句形式: ```python import numpy as np arr_ndim = np.random.rand(2,3,4) # 创建形状为 (2, 3, 4) 的随机浮点数NDArray flattened_iterable = iter(arr_ndim.flat) while True: try: elem = next(flattened_iterable) print(elem) except StopIteration: break ``` 这里我们先调用了`.flat`, 它返回的是一个扁平化版本的视图iterator;接着再配合标准内置函数next()不断获取下一个可用项目直到序列结束为止触发异常从而退出循环体内部逻辑流程控制部分即可达成目标效果.
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