Hướng dẫn how do you create an array of arrays in python? - làm thế nào để bạn tạo một mảng mảng trong python?


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

Tôi có thể có một mảng các mảng trong Python không?

Khoa học dữ liệu thực tế sử dụng mảng hai chiều Python là một mảng trong một mảng. Nó là một mảng các mảng. Trong loại mảng này, vị trí của một phần tử dữ liệu được giới thiệu bởi hai chỉ số thay vì một. Vì vậy, nó đại diện cho một bảng với các hàng một dcolumns dữ liệu.

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

array3 = [array1, array2]

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

array3 = [array3, [array4, array5]]

Làm thế nào để bạn truy cập một mảng bên trong một mảng trong Python?

print(array3)

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

Một mảng trong Python được sử dụng để lưu trữ nhiều giá trị hoặc mục hoặc các phần tử cùng loại trong một biến duy nhất. Chúng ta có thể truy cập các phần tử của một mảng bằng toán tử chỉ mục []. Tất cả những gì bạn cần làm để truy cập một yếu tố cụ thể là gọi cho mảng bạn đã tạo.

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

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

Làm thế nào để bạn làm phẳng một mảng mảng trong Python?


Tôi có thể có một mảng các mảng trong Python không?

Khoa học dữ liệu thực tế sử dụng mảng hai chiều Python là một mảng trong một mảng. Nó là một mảng các mảng. Trong loại mảng này, vị trí của một phần tử dữ liệu được giới thiệu bởi hai chỉ số thay vì một. Vì vậy, nó đại diện cho một bảng với các hàng một dcolumns dữ liệu.

Làm thế nào để bạn truy cập một mảng bên trong một mảng trong Python?

Thí dụ

Một mảng trong Python được sử dụng để lưu trữ nhiều giá trị hoặc mục hoặc các phần tử cùng loại trong một biến duy nhất. Chúng ta có thể truy cập các phần tử của một mảng bằng toán tử chỉ mục []. Tất cả những gì bạn cần làm để truy cập một yếu tố cụ thể là gọi cho mảng bạn đã tạo.

Làm thế nào để bạn làm phẳng một mảng mảng trong Python?

print(arr)

Mảng mảng không phẳng để làm phẳng một mảng mảng numpy, giả sử ARR, sử dụng lệnh gọi hàm np.concatenate (mảng) .ravel (). Kết quả sẽ là một mảng giá trị không phẳng một chiều (1D).

Hãy tự mình thử »

Mảng chiều cao hơn This built-in Python function tells us the type of the object passed to it. Like in above code it shows that

import numpy as np

all_arrays = np.array([[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]])
4 is
import numpy as np

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

Một mảng có thể có bất kỳ số lượng kích thước.

Thí dụ

Khi mảng được tạo, bạn có thể xác định số lượng kích thước bằng cách sử dụng đối số

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.

Một mảng trong Python được sử dụng để lưu trữ nhiều giá trị hoặc mục hoặc các phần tử cùng loại trong một biến duy nhất. Chúng ta có thể truy cập các phần tử của một mảng bằng toán tử chỉ mục []. Tất cả những gì bạn cần làm để truy cập một yếu tố cụ thể là gọi cho mảng bạn đã tạo.

Làm thế nào để bạn làm phẳng một mảng mảng trong Python?

print(arr)

Hãy tự mình thử »


Mảng chiều cao hơn

Một mảng có thể có bất kỳ số lượng kích thước.

Khi mảng được tạo, bạn có thể xác định số lượng kích thước bằng cách sử dụng đối số

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. are arrays that have arrays as their elements.



Tạo một mảng có 5 chiều và xác minh rằng nó có 5 chiều:

mảng = np.array ([1, 2, 3, 4], ndmin = 5)

Thí dụ

in (mảng) in ('số lượng kích thước:', mảng.ndim)

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

a = np.array (42) b = np.array ([1, 2, 3, 4, 5]) c = np.array ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) d = np.array ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])

In (A.NDIM) In (B.NDIM) In (C.NDIM) In (D.NDIM)

Hãy tự mình thử »


Mảng chiều cao hơn

Một mảng có thể có bất kỳ số lượng kích thước.

Khi mảng được tạo, bạn có thể xác định số lượng kích thước bằng cách sử dụng đối số

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.

Thí dụ

Tạo một mảng có 5 chiều và xác minh rằng nó có 5 chiều:

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

a = np.array (42) b = np.array ([1, 2, 3, 4, 5]) c = np.array ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) d = np.array ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])

In (A.NDIM) In (B.NDIM) In (C.NDIM) In (D.NDIM)

Hãy tự mình thử »


Mảng chiều cao hơn

Một mảng có thể có bất kỳ số lượng kích thước.

Khi mảng được tạo, bạn có thể xác định số lượng kích thước bằng cách sử dụng đối số

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.

Tạo một mảng có 5 chiều và xác minh rằng nó có 5 chiều:

mảng = np.array ([1, 2, 3, 4], ndmin = 5)

in (mảng) in ('số lượng kích thước:', mảng.ndim)

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

Trong mảng này, kích thước bên trong (DIM thứ 5) có 4 phần tử, DIM thứ 4 có 1 phần tử là vectơ, DIM thứ 3 có 1 phần tử là ma trận với vectơ, DIM thứ 2 có 1 phần tử là mảng 3D và 1st Dim có 1 phần tử là mảng 4D.

In (A.NDIM) In (B.NDIM) In (C.NDIM) In (D.NDIM)

Hãy tự mình thử »


Mảng chiều cao hơn

Một mảng có thể có bất kỳ số lượng kích thước.

Khi mảng được tạo, bạn có thể xác định số lượng kích thước bằng cách sử dụng đối số

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.

Thí dụ

Tạo một mảng có 5 chiều và xác minh rằng nó có 5 chiều:

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

a = np.array (42) b = np.array ([1, 2, 3, 4, 5]) c = np.array ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) d = np.array ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])

In (A.NDIM) In (B.NDIM) In (C.NDIM) In (D.NDIM)

Hãy tự mình thử »


Mảng chiều cao hơn

Một mảng có thể có bất kỳ số lượng kích thước.

Thí dụ

Kiểm tra xem có bao nhiêu kích thước mà các mảng có:

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

a = np.array (42) b = np.array ([1, 2, 3, 4, 5]) c = np.array ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) d = np.array ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])

In (A.NDIM) In (B.NDIM) In (C.NDIM) In (D.NDIM)
print(b.ndim)
print(c.ndim)
print(d.ndim)

Hãy tự mình thử »


Mảng chiều cao hơn

Một mảng có thể có bất kỳ số lượng kích thước.

Khi mảng được tạo, bạn có thể xác định số lượng kích thước bằng cách sử dụng đối số

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.

Thí dụ

Tạo một mảng có 5 chiều và xác minh rằng nó có 5 chiều:

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

mảng = np.array ([1, 2, 3, 4], ndmin = 5)

in (mảng) in ('số lượng kích thước:', mảng.ndim)
print('number of dimensions :', arr.ndim)

Hãy tự mình thử »

Mảng chiều cao hơn


Một mảng có thể có bất kỳ số lượng kích thước.

Exercise:

Khi mảng được tạo, bạn có thể xác định số lượng kích thước bằng cách sử dụng đối số

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.

import numpy as np

all_arrays = np.array([[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]])
0

Thí dụ


Làm thế nào để bạn tuyên bố một mảng mảng trong Python?

Cách tạo một mảng các mảng trong Python (với các ví dụ)..
Phương pháp 1: Kết hợp các mảng riêng lẻ ..
Phương pháp 2: Tạo mảng mảng trực tiếp ..
Cách truy cập các phần tử trong một mảng mảng ..
Tài nguyên bổ sung ..

Tôi có thể có một mảng các mảng trong Python không?

Khoa học dữ liệu thực tế sử dụng mảng hai chiều Python là một mảng trong một mảng.Nó là một mảng các mảng.Trong loại mảng này, vị trí của một phần tử dữ liệu được giới thiệu bởi hai chỉ số thay vì một.Vì vậy, nó đại diện cho một bảng với các hàng một dcolumns dữ liệu.Two dimensional array is an array within an array. It is an array of arrays. In this type of array the position of an data element is referred by two indices instead of one. So it represents a table with rows an dcolumns of data.

Làm thế nào để bạn truy cập một mảng bên trong một mảng trong Python?

Một mảng trong Python được sử dụng để lưu trữ nhiều giá trị hoặc mục hoặc các phần tử cùng loại trong một biến duy nhất.Chúng ta có thể truy cập các phần tử của một mảng bằng toán tử chỉ mục [].Tất cả những gì bạn cần làm để truy cập một yếu tố cụ thể là gọi cho mảng bạn đã tạo.using the index operator [] . All you need do in order to access a particular element is to call the array you created.

Làm thế nào để bạn làm phẳng một mảng mảng trong Python?

Mảng mảng không phẳng để làm phẳng một mảng mảng numpy, giả sử ARR, sử dụng lệnh gọi hàm np.concatenate (mảng) .ravel ().Kết quả sẽ là một mảng giá trị không phẳng một chiều (1D).use the np. concatenate(arr). ravel() function call. The result will be a one-dimensional (1D) flattened NumPy array of values.