python下的二維數組,python定義一個二維數組

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python中如何使用二維數組

在Python中,一個像這樣的多維表格可以通過“序列的序列”實現。一個表格是行的序列。每一行又是獨立單元格的序列。這類似於我們使用的數學記號,在數學裡我們用Ai,j,而在Python里我們使用A[i][j],代表矩陣的第i行第j列。

這看起來非常像“元組的列表”(Lists of Tuples)。

“列表的列表”示例:

我們可以使用嵌套的列表推導式(list comprehension)創建一個表格。 下面的例子創建了一個“序列的序列”構成的表格,並為表格的每一個單元格賦值。

table= [ [ 0 for i in range(6) ] for j in range(6) ]print tablefor d1 in range(6):for d2 in range(6):table[d1][d2]= d1+d2+2print table123456程序的輸出結果如下:

[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0]],

[[2, 3, 4, 5, 6, 7], [3, 4, 5, 6, 7, 8], [4, 5, 6, 7, 8, 9],

[5, 6, 7, 8, 9, 10], [6, 7, 8, 9, 10, 11], [7, 8, 9, 10, 11, 12]]

1234

這個程序做了兩件事:創建了一個6 × 6的全0表格。 然後使用兩枚骰子的可能組合的數值填充表格。 這並非完成此功能最有效的方式,但我們通過這個簡單的例子來演示幾項技術。我們仔細看一下程序的前後兩部分。

程序的第一部分創建並輸出了一個包含6個元素的列表,我們稱之為“表格”;表格中的每一個元素都是一個包含6個0元素的列表。它使用列表推導式,對於範圍從0到6的每一個j都創建對象。每一個對象都是一個0元素列表,由i變量從0到6遍歷產生。初始化完成之後,打印輸出二維全0表格。

推導式可以從裡向外閱讀,就像一個普通表達式一樣。內層列表[ 0 for i in range(6) ]創建了一個包含6個0的簡單列表。外層列表[ […] for j in range(6) ]創建了這些內層列表的6個深拷貝。

程序的第2個部分對2個骰子的每一個組合進行迭代,填充表格的每一個單元格。這由兩層嵌套循環實現,每一個循環迭代一個骰子。外層循環枚舉第一個骰子的所有可能值d1。內層循環枚舉第二個骰子d2。

更新每一個單元格時需要通過table[d1]選擇每一行;這是一個包含6個值的列表。這個列表中選定的單元格通過…[d2]進行選擇。我們將擲骰子的值賦給這個單元格,d1+d2+2。

其他示例:

打印出的列表的列表不太容易閱讀。下面的循環會以一種更加可讀的形式顯示錶格。

for row in table:

print row[2, 3, 4, 5, 6, 7]

[3, 4, 5, 6, 7, 8]

[4, 5, 6, 7, 8, 9]

[5, 6, 7, 8, 9, 10]

[6, 7, 8, 9, 10, 11]

[7, 8, 9, 10, 11, 12]

12345678910111213作為練習,讀者可以試着在打印列表內容時,再打印出行和列的表頭。提示一下,使用”%2d” % value字符串運算符可以打印出固定長度的數字格式。顯示索引值(Explicit Index Values)。

我們接下來對骰子表格進行匯總統計,得出累計頻率表。我們使用一個包含13個元素的列表(下標從0到12)表示每一個骰子值的出現頻率。觀察可知骰子值2在矩陣中只出現了一次,因此我們期望fq[2]的值為1。遍歷矩陣中的每一個單元格,得出累計頻率表。

fq= 13 * [0]for i in range(6):for j in range(6):c= table[i][j]fq[ c ] += 112345使用下標i選出表格中的行,用下標j從行中選出一列,得到單元格c。然後用fq統計頻率。

這看起來非常的數學和規範。

Python提供了另外一種更簡單一些的方式。

使用列表迭代器而非下標,表格是列表的列表,可以採用無下標的for循環遍歷列表元素。

fq= 13 * [0]print fqfor row in table:for c in row:fq[c] += 1print fq[2:

Python二維數組運算

二維數組示例:

a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

print a

print a[0]

print a[1]

print a[2]

print a[0][0],a[0][1],a[0][2]

sum=0

for i in range(0,3):

for j in range(0,3):

sum=sum+a[i][j]

print sum

python 如何定義動態二維數組

Python中創建二維列表/數組,即創建一個list,並且這個list的元素還是list。可以用列表解析的方法實現。

創建例子如下:

2d_list = [[0 for col in range(cols)] for row in range(rows)]

其中cols, rows變量替換為你需要的數值即可,例如:

2d_list = [[0 for col in range(9)] for row in range(9)]# 9*9的二維列表

在 Python 中使用二維數組

如果你需要使用二維數組,在 Python 中,除了 numpy 這個包之外,最簡單的方式就是使用 list 了。你可能認為可以這樣構建:

但是請你再仔細想一想,這樣做真的沒有問題嗎?

不要忘記了, Python 一切都是對象 這個問題,對象肯定存在引用的問題,尤其是可變對象。我們試着來改變其中一個元素:

很不幸,不是我們想象的那樣,它改變了多個元素。

來看一看 [ [0] * m ] * n 這個表達式,它首先創建 a = [ [0] * 4] ,然後構造 array = [a] * 3 ,這裡 array 裡面是 a 的 3 個引用。

正確的構造,應該使用 列表推導式 ,而且非常 Pythonic :

一些Python中的二維數組的操作方法

一些Python中的二維數組的操作方法

這篇文章主要介紹了一些Python中的二維數組的操作方法,是Python學習當中的基礎知識,需要的朋友可以參考下

需要在程序中使用二維數組,網上找到一種這樣的用法:

#創建一個寬度為3,高度為4的數組

#[[0,0,0],

# [0,0,0],

# [0,0,0],

# [0,0,0]]

myList = [[0] * 3] * 4

但是當操作myList[0][1] = 1時,發現整個第二列都被賦值,變成

[[0,1,0],

[0,1,0],

[0,1,0],

[0,1,0]]

為什麼…一時搞不懂,後面翻閱The Python Standard Library 找到答案

list * n—n shallow copies of list concatenated, n個list的淺拷貝的連接

例:

lists = [[]] * 3

lists

[[], [], []]

lists[0].append(3)

lists

[[3], [3], [3]]

[[]]是一個含有一個空列表元素的列表,所以[[]]*3表示3個指向這個空列表元素的引用,修改任何

一個元素都會改變整個列表:

所以需要用另外一種方式進行創建多維數組,以免淺拷貝:

lists = [[] for i in range(3)]

lists[0].append(3)

lists[1].append(5)

lists[2].append(7)

lists

[[3], [5], [7]]

之前的二維數組創建方式為:

myList = [([0] * 3) for i in range(4)]

Python如何對二維數組求和

Python對二維數組求和的方法:首先定義好一個二維數組;然後使用map函數對數組裡每一個元素進行sum操作即可對二維數組求和。

 關於二維數組求和的幾種方法:

 a = [[1,2],[3,4],[5,6]]

   方法一 sum(map(sum,a)) 

map(func,a) 函數是對a中的每一個元素進行sum操作

解釋一下map函數, map(fund, a)   equals   [func(i) for i in a]  and return a list

   方法二 sum(sum(i) for i in a) 

   方法三 sum(sum(a[i]) for i in range(len(a))) 

   方法四 reduce(lambda x,y:x+y , reduce(lambda x,y:x+y, a))

   解釋一下reduce(fun,a),reduce返回的是一個結果值而不是一個list,第一步的時候是([1,2]+[3,4]) + [5,6]

   得到一個[1,2,3,4,5,6], 然後進行的運算是(((((1+2)+3)+4)+5)+6) = 21

一般來說最常用的還是1和3這兩種方法,不知道map or reduce, 一般都會採用3, 而知道的應該會採用1,比較簡潔。

推薦課程:Python核心基礎(尚硅谷)

原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/250628.html

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