python创建值相同一维数组_Python numpy.array()生成相同元素数组的示例

Python numpy.array()生成相同元素数组的示例

如下所示：

new_array = np.zeros((5,4))

for i in range(3):

new_array[i] = np.array([0.25]*4)

运行结果：

>>> new_array

array([[0.25, 0.25, 0.25, 0.25],

[0.25, 0.25, 0.25, 0.25],

[0.25, 0.25, 0.25, 0.25],

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

[0. , 0. , 0. , 0. ]])

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时间： 2018-11-09

直接分析,如原矩阵如下(1): (1) 我们要截取的矩阵(取其一三行,和三四列数据构成矩阵)为如下(2): (2) 错误分析: 取 C 的1 3行,3 4 列,定义 Z = [0,2] #定义行数 d = [2,3] #定义列数 #代码 C_zd = C[z,d] 则结果为: 由结果分析取的是第一行第三列和第三行第四列的数据,并非我们想要的结果. 正确分析: C_A = c[[0,2]] #先取出想要的行数据 C_A = C_A[:,[2,3]] #再取出要求的列数据 print(C_A) #输

在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素,可能会造成数值计算时的一些错误.这里提供一个numpy库函数的用法,使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值. numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素 使用范例: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>

本文实例讲述了Python使用numpy模块创建数组操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 创建数组 创建ndarray 创建数组最简单的方法就是使用array函数.它接收一切序列型的对象(包括其他数组),然后产生一个新的含有传入数据的Numpy数组. array函数创建数组 import numpy as np ndarray1 = np.array([1, 2, 3, 4]) ndarray2 = np.array(list('abcdefg')) ndarray3 = np.array([

python保存numpy数据: numpy.savetxt("result.txt", numpy_data); 保存list数据: file=open('data.txt','w') file.write(str(list_data)); file.close() 以上这篇Python打开文件,将list.numpy数组内容写入txt文件中的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

这篇文章主要介绍了Python numpy数组转置与轴变换,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 矩阵的转置 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(15).reshape((3,5)) >>> arr array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>&

引子 Matlab中有一个函数叫做find,可以很方便地寻找数组内特定元素的下标,即:Find indices and values of nonzero elements. 这个函数非常有用.比如,我们想计算图1中点Q(x0, y0)抛物线的最短距离.一个可以实施的方法是:计算出抛物线上所有点到Q点的距离,找到最小值,用find函数找到最小值对应的下标,即M点横坐标和纵坐标对应的元素的下标,M点到Q点的距离就是最短距离. 首先给出Matlab使用find函数实现的代码: a = linspac

如下所示: import numpy new_list = [i for i in range(9)] numpy.array(new_list).reshape(3,3) 借助numpy库: 以上这篇python numpy 一维数组转变为多维数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where,其又是list没有的 首先我们可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理) >>> a = np.arange(9).reshape((3,3)) >>> a array([[0, 1, 2], [9, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>&

Python特别灵活,肯定方法不止一种,这里介绍一种我觉得比较简单的方法. 如下图,使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵,然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列. where返回一个长度为2的元组,第一个元素保存的是行号,第二个元素保存的是列号. 以上这篇Python 实现Numpy中找出array中最大值所对应的行和列就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

本文实例讲述了Python实现找出数组中第2大数字的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 题目比较简单直接看实现即可,具体的注释在代码中都有: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''''' __Author__:沂水寒城 功能:找出数组中第2大的数字 ''' def find_Second_large_num(num_list): ''''' 找出数组中第2大的数字 ''' #直接排序,输出倒数第二个数即可 tmp_list=sorted(num_lis

本文实例讲述了C++通过自定义函数找出一个整数数组中第二大数的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: const int MINNUMBER = -32767 ; //2字节的Int 0x8000-1, //4字节的Int 0x80000000-1 -2147483647 int find_sec_max( int data[] , int count) { int maxnumber = data[0] ; int sec_max = MINNUMBER ; for ( int i =

本文实例讲述了python实现从一组颜色中找出与给定颜色最接近颜色的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这段代码非常有用,可以找到指定颜色相似的颜色,比如有一组8个颜色,现在给定一个rgb格式的演示,找出它与8个颜色中的哪一个最接近,如果你需要做一个按照图片颜色搜索图片的程序,这个就非常有用了. 复制代码 代码如下: from colorsys import rgb_to_hsv colors = dict(( ((196, 2, 51), "RED"), ((255, 165

已知一个元素,在一个list中找出相似的元素 使用场景: 已知一个其它来源的字符串, 它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串 使用场景太绕了, 直接举例来说吧 随便举例: 按青岛城市的城区来说, 我数据库中存储的城区是个list:['市北区', '市南区', '莱州市', '四方区']等 从其它的数据来源得到一个城区是:市北 我怎么得到与市北相似相近的市北区 解决方案: In [1]: import difflib In [2]: cityar

python中的list是python的内置数据类型,list中的数据类不必相同的,而array的中的类型必须全部相同.在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址,简单的说就是指针,并非数据,这样保存一个list就太麻烦了,例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据,增加了存储和消耗cpu. numpy中封装的array有很强大的功能,里面存放的都是相同的数据类型 list1=[1,2,3,'a'] print list1 a=np.array([1,2,3,4,5]) b

实例如下所示: u = array([[1,2],[3,4]]) m = u.tolist() #转换为list m.remove(m[0]) #移除m[0] m = np.array(m) #转换为arra 以上这篇python实现list由于numpy array的转换就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: Python中列表list以及list与数组array的相互转换实现方法 python 中的list和array的不同之处及

本文先比较range与arange的异同点,再详细介绍各自的用法,然后列举了几个简单的示例,最后对xrange进行了简单的说明. 1. range与arange的比较 (1)相同点:A.参数的可选性.默认缺省值是一样的:B.结果均包括开始值,不包括结束值: C.arange的参数为整数是,与range函数等价:D.都具备索引查找.要素截取等操作. (2)不同点:A.range函数的参数只能为整数,arange的参数为数值型,包括整数和浮点数: B.输出的数据类型不同,range的输出为列表(li

不同的数字之间使用 空格" ","$","*"等隔开,支持带小数点的字符串 NumArray=str2num(LineString,comment='#') 将字符串中的所有非Double类型的字符全部替换成空格 以'#'开头直至行尾的内容被清空 返回一维numpy.array数组 import numpy import scipy def str2num(LineString,comment='#'): from io import Strin