Hướng dẫn can you have an array of arrays python? - bạn có thể có một mảng python mảng không?

Bạn có thể sử dụng một trong hai phương thức sau để tạo một mảng mảng trong Python bằng gói Numpy:

Phương pháp 1: Kết hợp các mảng riêng lẻ

import numpy as np

array1 = np.array[[1, 2, 3]]
array2 = np.array[[4, 5, 6]]
array3 = np.array[[7, 8, 9]]

all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

Phương pháp 2: Tạo mảng mảng trực tiếp

import numpy as np

all_arrays = np.array[[[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]]]

Các ví dụ sau đây cho thấy cách sử dụng từng phương pháp trong thực tế.

Phương pháp 1: Kết hợp các mảng riêng lẻ

Phương pháp 2: Tạo mảng mảng trực tiếp

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

Phương pháp 2: Tạo mảng mảng trực tiếp

Các ví dụ sau đây cho thấy cách sử dụng từng phương pháp trong thực tế.

import numpy as np

#create array of arrays
all_arrays = np.array[[[10, 20, 30, 40, 50],
                       [60, 70, 80, 90, 100],
                       [110, 120, 130, 140, 150]]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

Mã sau đây cho thấy cách tạo một mảng mảng bằng cách kết hợp các mảng riêng lẻ:

Mã sau đây cho thấy cách tạo một mảng mảng trực tiếp:

Lưu ý rằng mảng mảng này khớp với phương thức được tạo bằng phương thức trước đó.shape function to retrieve the dimensions of an array of arrays:

print[all_arrays.shape]

[3, 5]

Cách truy cập các phần tử trong một mảng mảng

Bạn có thể sử dụng chức năng hình dạng để truy xuất kích thước của một mảng mảng:size function to see how many total values are in the array of arrays:

print[all_arrays.size]

15

Điều này cho chúng ta biết rằng có ba hàng và năm cột trong mảng mảng.

Bạn có thể sử dụng chức năng kích thước để xem tổng số giá trị trong mảng mảng:brackets to access elements in certain positions of the array of arrays.

Điều này cho chúng ta biết rằng có 15 tổng giá trị trong mảng mảng.

print[all_arrays[0, 3]]

40

Bạn có thể sử dụng dấu ngoặc để truy cập các phần tử ở một số vị trí nhất định của mảng mảng.

Ví dụ: bạn có thể sử dụng cú pháp sau để truy xuất giá trị trong mảng đầu tiên nằm ở vị trí chỉ mục 3:

Chúng tôi có thể sử dụng cú pháp này để truy cập bất kỳ giá trị nào mà chúng tôi thích trong mảng mảng.

Tài nguyên bổ sung
How to Create Pandas DataFrame from NumPy Array
How to Convert Pandas DataFrame to NumPy Array

Bạn sẽ gặp vấn đề khi tạo danh sách mà không có dấu phẩy. Không quá khó để chuyển đổi dữ liệu của bạn để nó sử dụng dấu phẩy như ký tự tách.

Khi bạn có dấu phẩy trong đó, đó là một hoạt động tạo danh sách tương đối đơn giản:

array1 = [1,2,3]
array2 = [4,5,6]

array3 = [array1, array2]

array4 = [7,8,9]
array5 = [10,11,12]

array3 = [array3, [array4, array5]]

Khi thử nghiệm, chúng tôi nhận được:

print[array3]

[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]

Và nếu chúng ta kiểm tra với việc lập chỉ mục, nó hoạt động chính xác đọc ma trận như được tạo thành từ 2 hàng và 2 cột:

array3[0][1]
[4, 5, 6]

array3[1][1]
[10, 11, 12]

Hy vọng điều đó sẽ giúp.

Làm thế nào để
Python Numpy Howtos
Mảng mảng trong Numpy

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ thảo luận về phương pháp để tạo ra một mảng các mảng trong Python.

Tạo mảng mảng với hàm

import numpy as np

all_arrays = np.array[[[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]]]

2 trong Python

Theo mặc định, ngôn ngữ lập trình Python không có hỗ trợ cho các mảng. Thiếu sót này có thể được giải quyết với gói

import numpy as np

all_arrays = np.array[[[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]]]

3 cho Python. Gói

import numpy as np

all_arrays = np.array[[[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]]]

3 không được cài đặt sẵn ở Python. Vì vậy, chúng tôi phải cài đặt gói

import numpy as np

all_arrays = np.array[[[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]]]

3 để làm việc với các mảng trong Python. Hàm

import numpy as np

all_arrays = np.array[[[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]]]

2 bên trong gói

import numpy as np

all_arrays = np.array[[[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]]]

3 được sử dụng để tạo một mảng trong Python. Chúng tôi vượt qua một chuỗi các phần tử được đặt trong một cặp dấu ngoặc vuông cho hàm

import numpy as np

all_arrays = np.array[[[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]]]

2 và nó trả về một mảng chứa chuỗi các phần tử chính xác. Mảng mảng, hoặc được gọi là mảng đa chiều, có thể được tạo bằng cách truyền các mảng trong hàm

import numpy as np

all_arrays = np.array[[[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]]]

2. Ví dụ mã sau đây cho chúng ta biết cách tạo một mảng mảng hoặc mảng đa chiều với hàm

import numpy as np

all_arrays = np.array[[[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]]]

2 trong Python.

import numpy as np

all_arrays = np.array[[[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]]]

Output:

import numpy as np

all_arrays = np.array[[[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]]]

Trong mã trên, chúng tôi đã tạo ra mảng mảng

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

1 chứa

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

3 và

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

4 với hàm

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

5 trong Python. Đầu tiên chúng tôi khởi tạo ba mảng

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

3 và

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

4 với hàm

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

5. Sau đó, chúng tôi đã tạo một mảng khác

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

1 bằng cách chuyển tất cả các mảng được khởi tạo trước đó cho hàm

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

5. Cuối cùng, chúng tôi đã hiển thị các giá trị bên trong

import numpy as np

#define individual arrays
array1 = np.array[[10, 20, 30, 40, 50]]
array2 = np.array[[60, 70, 80, 90, 100]]
array3 = np.array[[110, 120, 130, 140, 150]]

#combine individual arrays into one array of arrays
all_arrays = np.array[[array1, array2, array3]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

1 với hàm

import numpy as np

#create array of arrays
all_arrays = np.array[[[10, 20, 30, 40, 50],
                       [60, 70, 80, 90, 100],
                       [110, 120, 130, 140, 150]]]

#view array of arrays
print[all_arrays]

[[ 10  20  30  40  50]
 [ 60  70  80  90 100]
 [110 120 130 140 150]]

3 trong Python.

Bạn có thể có một mảng mảng?

Một mảng lởm chởm là một mảng có các phần tử là mảng, có thể có kích thước khác nhau.Một mảng lởm chởm đôi khi được gọi là "mảng mảng".Các ví dụ sau đây cho thấy cách khai báo, khởi tạo và truy cập các mảng khớp nối.. A jagged array is sometimes called an "array of arrays." The following examples show how to declare, initialize, and access jagged arrays.

Bạn có thể làm tổ trong Python không?

Trong Python, mảng đa chiều có thể được thực hiện bằng cách lắp trong hàm danh sách bên trong một chức năng danh sách khác, về cơ bản là một hoạt động làm tổ cho chức năng danh sách.Multidimensional Array can be implemented by fitting in a list function inside another list function, which is basically a nesting operation for the list function.

Phương pháp 1: Kết hợp các mảng riêng lẻ

Phương pháp 2: Tạo mảng mảng trực tiếp

Mã sau đây cho thấy cách tạo một mảng mảng trực tiếp:

Ví dụ: bạn có thể sử dụng cú pháp sau để truy xuất giá trị trong mảng đầu tiên nằm ở vị trí chỉ mục 3:

Tạo mảng mảng với hàm import numpy as np all_arrays = np.array[[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]] 2 trong Python

Bạn có thể có một mảng mảng?

Bạn có thể làm tổ trong Python không?

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề

Tạo mảng mảng với hàm
import numpy as np all_arrays = np.array[[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]]
2 trong Python