Đọc tệp vào mảng 2d python
|
Python cung cấp nhiều cách để tạo danh sách/mảng 2 chiều. Tuy nhiên, người ta phải biết sự khác biệt giữa những cách này vì chúng có thể tạo ra các phức tạp trong mã mà rất khó để tìm ra. Hãy bắt đầu bằng cách xem xét các cách phổ biến để tạo mảng 1d có kích thước N được khởi tạo bằng 0 Show
Sử dụng mảng/danh sách 2D đúng cáchPhương pháp 1. Tạo danh sách 1-Dví dụ 1. Tạo danh sách 1d bằng các phương thức Naive Python3[0, 0, 0, 0, 0]6 [0, 0, 0, 0, 0]0 [0, 0, 0, 0, 0]1 [0, 0, 0, 0, 0]2 [0, 0, 0, 0, 0]0 [0, 0, 0, 0, 0]4 [0, 0, 0, 0, 0]5 [0, 0, 0, 0, 0]6 [0, 0, 0, 0, 0]7 [0, 0, 0, 0, 0]6 [0, 0, 0, 0, 0]9 [[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 Đầu ra [0, 0, 0, 0, 0] ví dụ 2. Tạo danh sách 1d bằng cách sử dụng Hiểu danh sách Python3[0, 0, 0, 0, 0]6 [0, 0, 0, 0, 0]0 [0, 0, 0, 0, 0]1 [[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]]4 [0, 0, 0, 0, 0]0 [0, 0, 0, 0, 0]4 [0, 0, 0, 0, 0]5 [[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]]8 [[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]]9 [0, 0, 0, 0, 0]90 [0, 0, 0, 0, 0]91 [0, 0, 0, 0, 0]92 [0, 0, 0, 0, 0]9 [0, 0, 0, 0, 0]94 Đầu ra [0, 0, 0, 0, 0] Giải trình Ở đây chúng tôi đang nhân số hàng với danh sách trống và do đó toàn bộ danh sách được tạo với mọi phần tử bằng không Phương pháp 2 Tạo danh sách 2-Dví dụ 1. Phương pháp ngây thơ Python3[0, 0, 0, 0, 0]95 [0, 0, 0, 0, 0]0 [0, 0, 0, 0, 0]97 [0, 0, 0, 0, 0]1 [0, 0, 0, 0, 0]99 [0, 0, 0, 0, 0]1 [[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]]1 [[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]]4 [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]]4 [0, 0, 0, 0, 0]5 [[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]]8 [[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]]9 [0, 0, 0, 0, 0]90 [0, 0, 0, 0, 0]91_______000 [[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]]8 [0, 0, 0, 0, 0]02 [0, 0, 0, 0, 0]90 [0, 0, 0, 0, 0]91 [0, 0, 0, 0, 0]05 Làm cách nào để chuyển đổi CSV sang mảng 2D trong Python?Làm cách nào để chuyển đổi tệp CSV thành mảng 2D trong Python? . tệp = mở ("mẫu. csv") numpy_array = np. loadtxt(tệp, dấu phân cách=",") in (mảng numpy) Làm cách nào để truy cập các phần tử trong mảng 2D trong Python?Trong Python, chúng ta có thể truy cập các phần tử của mảng hai chiều bằng hai chỉ số . Chỉ mục đầu tiên đề cập đến việc lập chỉ mục của danh sách và chỉ mục thứ hai đề cập đến vị trí của các phần tử. Nếu chúng ta chỉ định nghĩa một chỉ mục với một tên mảng, nó sẽ trả về tất cả các phần tử 2 chiều được lưu trữ trong mảng.
Python có hỗ trợ mảng 2D không?Python cung cấp nhiều cách để tạo danh sách/mảng 2 chiều .
Làm cách nào để xác định mảng hai chiều trong Python?Cú pháp của mảng Python 2D
. array_name=[[r1c1,r1c2,r1c3,. ],[r2c1,r2c2,r2c3,. ],. . . . ] Trong đó tên_mảng là tên của mảng, r1c1, r1c1, v.v. , là các phần tử của mảng. Ở đây r1c1 có nghĩa là nó là phần tử của cột đầu tiên của hàng đầu tiên. |
