programming python

Hướng dẫn python create 2d array from 2 lists - python tạo mảng 2d từ 2 danh sách

Tôi có hai danh sách phẳng của tọa độ địa lý [LAT, dài] và tôi cần kết hợp chúng thành một mảng 2D hoặc ma trận.

Chúng hiện được lưu trữ trong một khung dữ liệu:

    lat         lon
0   48.010258   -6.156909
1   48.021648   -6.105887
2   48.033028   -6.054801
3   48.044384   -6.003691
4   48.055706   -5.952602
5   48.067017   -5.901447
6   48.078304   -5.850270
7   48.089558   -5.799114
8   48.100800   -5.747891

Làm thế nào tôi có thể kết hợp hai danh sách này thành một mảng 2D để sự tương ứng của Lat-lon được bảo tồn? Đây là những dữ liệu đơn giản:

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]

CHỈNH SỬA

Các dữ liệu được trích xuất này đại diện cho bản đồ địa lý [lat, dài] hoặc [y, x]. Kết hợp, họ tái tạo hình ảnh dưới đây. Bạn thấy rõ sự hiện diện của kết quả dự định sẽ phải bị tước đi một khung dữ liệu bên ngoài có chiều rộng nhất định. Vì vậy, nó giống như cắt ra một khung bên ngoài của một bức tranh, chiều rộng của nó là 30 điểm dữ liệu.

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 bởi vì chúng có thể tạo ra các biến chứng trong mã có thể rất khó để tìm ra. Hãy bắt đầu bằng cách xem xét các cách phổ biến để tạo ra một mảng 1D có kích thước n được khởi tạo bằng 0.

Sử dụng mảng 2D/danh sách đúng cách

Phương pháp 1: Tạo danh sách 1-D

Ví dụ 1: Tạo danh sách 1D bằng các phương thức ngây thơ Creating 1d list Using Naive methods

Python3

Ví dụ 2: Tạo danh sách 1D bằng cách sử dụng & nbsp; danh sách hiểu biếtCreating a 1d list using  List Comprehension

Python3

N = 

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
0

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
1= 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
3
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
4 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
5 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
6
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
7 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
8
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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
[[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

Explanation:

Ở đây chúng tôi đang nhân số lượng hàng với danh sách trống và do đó toàn bộ danh sách được tạo với mỗi phần tử bằng không.

Phương pháp 2 Tạo danh sách 2-D

Ví dụ 1: Phương pháp ngây thơ

Python3

[[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= 
[[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
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]]
6__10

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
1
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
3
[[[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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
7

[[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], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]
1

Đầu ra

[[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]]

Explanation: 

Các

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 bởi vì chúng có thể tạo ra các biến chứng trong mã có thể rất khó để tìm ra. Hãy bắt đầu bằng cách xem xét các cách phổ biến để tạo ra một mảng 1D có kích thước n được khởi tạo bằng 0.

Sử dụng mảng 2D/danh sách đúng cách

Phương pháp 1: Tạo danh sách 1-D

[[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= 
[[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
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]]
6__10

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
1
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
3
[[[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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
7

[[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], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]
7
[[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]]
8

Các

[[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], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]
7
[1, 0, 0, 0, 0]
[1, 0, 0, 0, 0]
[1, 0, 0, 0, 0]
[1, 0, 0, 0, 0]
[1, 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]
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]]
8

Đầu ra

[[[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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']

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 bởi vì chúng có thể tạo ra các biến chứng trong mã có thể rất khó để tìm ra. Hãy bắt đầu bằng cách xem xét các cách phổ biến để tạo ra một mảng 1D có kích thước n được khởi tạo bằng 0.

Python3

[[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= 
[[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
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]]
6__10

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
1
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
4 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
5 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
6
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
7

[[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], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]
1

Đầu ra

[[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]]

Explanation:

Các

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
1
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
3
[[[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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
7

Python3

=4==6

=7=

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
0
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
00
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
0

Các

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 bởi vì chúng có thể tạo ra các biến chứng trong mã có thể rất khó để tìm ra. Hãy bắt đầu bằng cách xem xét các cách phổ biến để tạo ra một mảng 1D có kích thước n được khởi tạo bằng 0.

Sử dụng mảng 2D/danh sách đúng cách

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
17
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
18
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]]
8

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
07
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
22

[[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], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]
1

Đầu ra

[[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]]

Explanation:

Phương pháp 1: Tạo danh sách 1-D

Python3

[[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= 
[[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
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]]
6__10

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
1
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
3
[[[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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
7

Các

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 bởi vì chúng có thể tạo ra các biến chứng trong mã có thể rất khó để tìm ra. Hãy bắt đầu bằng cách xem xét các cách phổ biến để tạo ra một mảng 1D có kích thước n được khởi tạo bằng 0.

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
07
[[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
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
54

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
1
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
4 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
5 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
6
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
7

Các

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 bởi vì chúng có thể tạo ra các biến chứng trong mã có thể rất khó để tìm ra. Hãy bắt đầu bằng cách xem xét các cách phổ biến để tạo ra một mảng 1D có kích thước n được khởi tạo bằng 0.

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
07
[[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
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
54

Đầu ra

[1, 0, 0, 0, 0]
[1, 0, 0, 0, 0]
[1, 0, 0, 0, 0]
[1, 0, 0, 0, 0]
[1, 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]

Explanation:

Sử dụng mảng 2D/danh sách đúng cách
In method 1a, Python doesn’t create 5 integer objects but creates only one integer object and all the indices of the array arr point to the same int object as shown.

Phương pháp 1: Tạo danh sách 1-D

Tương tự, khi chúng ta tạo một mảng 2D dưới dạng ARR ARR = [[0]*cols]*hàng, chúng ta về cơ bản chúng ta đang mở rộng sự tương tự ở trên. & NBSP;

  1. Chỉ có một đối tượng số nguyên được tạo. & Nbsp;
  2. Một danh sách 1D duy nhất được tạo và tất cả các chỉ số của nó chỉ vào cùng một đối tượng INT trong điểm 1. & nbsp;
  3. Bây giờ, ARR [0], ARR [1], ARR [2]. ARR [N-1] Tất cả chỉ vào cùng một đối tượng danh sách ở trên trong điểm 2.

Các thiết lập trên có thể được hiển thị trong hình ảnh dưới đây.

Bây giờ chúng ta hãy thay đổi phần tử đầu tiên trong hàng đầu tiên của ARR AR AS AS & NBSP; ARR [0] [0] = 1

  • ARR [0] trỏ đến đối tượng danh sách duy nhất mà chúng tôi đã tạo ở trên.
  • Việc gán ARR [0] [0] sẽ tạo một đối tượng INT mới với giá trị 1 và ARR [0] [0] bây giờ sẽ trỏ đến đối tượng INT mới này. [2] [0], ARR ARR [N-1] [0]]

Điều này có thể thấy rõ trong hình ảnh dưới đây. & NBSP;

Vì vậy, khi các mảng 2D được tạo như thế này, việc thay đổi các giá trị ở một hàng nhất định sẽ ảnh hưởng đến tất cả các hàng vì về cơ bản chỉ có một đối tượng số nguyên và chỉ một đối tượng danh sách được tham chiếu bởi tất cả các hàng của mảng.

Như bạn mong đợi, việc truy tìm các lỗi gây ra bởi việc sử dụng danh sách nông như vậy là khó khăn. Do đó, cách tốt hơn để khai báo một mảng 2D là & nbsp;

Python3

[[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= 
[[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
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]]
6__10

[[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
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
91
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
4 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
5 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
6
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
7 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
8__

Đầu ra

[[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]]

Phương pháp này tạo ra 5 đối tượng danh sách riêng biệt, không giống như Phương pháp 2A. Một cách để kiểm tra điều này là bằng cách sử dụng toán tử ‘IS, kiểm tra xem hai toán hạng có đề cập đến cùng một đối tượng không. & NBSP;

Python3

[[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= 
[[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
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]]
6__10

[[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
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
91
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
4 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
5 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
6
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
7 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
8__

Đầu ra

Phương pháp này tạo ra 5 đối tượng danh sách riêng biệt, không giống như Phương pháp 2A. Một cách để kiểm tra điều này là bằng cách sử dụng toán tử ‘IS, kiểm tra xem hai toán hạng có đề cập đến cùng một đối tượng không. & NBSP;

lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
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]], 'before']
[[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']
1
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
4 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
5 
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
6
lat=[48.01,48.02,48.03,48.04,48.05,48.06,48.07,48.08,48.10]
lon=[-6.15,-6.10,-6.05,-6.00,-5.95,-5.90,-5.85,-5.79,-5.74]
7

Bài Viết Liên Quan

Hướng dẫn can you pass a class to a function python? - bạn có thể chuyển một lớp cho hàm python không?
Hướng dẫn how do you generate a random number from 1 to 9 in python? - làm thế nào để bạn tạo một số ngẫu nhiên từ 1 đến 9 trong python?
Hướng dẫn how do i transfer mysql database from one computer to another linux? - làm cách nào để chuyển cơ sở dữ liệu mysql từ máy tính này sang máy tính linux khác?
Hướng dẫn html display text with line breaks - văn bản hiển thị html có ngắt dòng
Hướng dẫn how do you create a dynamic menu in python? - làm thế nào để bạn tạo một menu động trong python?
Range Rover Evoque price 2023
Đánh giá fedora và linux mint
Genesis GV80 brochure 2023
Hướng dẫn php timestamp milliseconds - dấu thời gian php mili giây
Hướng dẫn php diff string - chuỗi khác biệt php
Hướng dẫn which is best for python practice? - cái nào là tốt nhất để thực hành python?
Hướng dẫn what are void functions in python give an example? - chức năng void trong python là gì đưa ra một ví dụ?
Hướng dẫn javascript logo color hex - biểu tượng javascript màu hex
Hướng dẫn text underline bootstrap - bootstrap gạch dưới văn bản
Ôn luyện thi trắc nghiệm thpt 2023 môn toán
Hướng dẫn how to open excel file in mysql workbench - cách mở file excel trong mysql workbench
Hướng dẫn textbox in python - hộp văn bản trong python
Hướng dẫn can python create new folders? - python có thể tạo thư mục mới không?
Hướng dẫn how does python store long integers? - python lưu trữ số nguyên dài như thế nào?
Đồ chơi xe crv 2023

Toplist mới

#1
Top 7 tết mậu thân năm 1968 đã diễn ra sự kiện gì ở miền nam nước ta 2023
6 tháng trước
#2
Top 13 luyện từ và câu: dấu gạch ngang lớp 4 trang 45 2023
6 tháng trước
#3
Top 6 trong mặt phẳng oxy ảnh của đường thẳng d 3x y 4=0 2023
6 tháng trước
#4
Top 6 thử thách thần chết thuyết minh phần 2 2023
6 tháng trước
#5
Top 4 vở bài tập tiếng việt lớp 3 tập 2 chính tả trang 15 2023
6 tháng trước
#6
Top 5 áo khoác nam quảng châu cao cấp 2023
6 tháng trước
#7
Top 4 nội dung nào sau đây không phải là trách nhiệm của đơn vị đầu mối cung cấp thông tin 2023
6 tháng trước
#8
Top 9 mẫu đồng phục công sở đẹp 2022 2023
6 tháng trước
#9
Top 5 ốp lưng iphone 13 pro bảo vệ camera 2023
6 tháng trước

Bài mới nhất

Trưởng ban dân vận tỉnh ủy tiếng anh là gì năm 2024
31 10 11 đến chơi nào eunhyuk donghae full năm 2024
Chữ c trên công tơ điện là gì năm 2024
Cua sốt trứng muối tiếng anh là gì năm 2024
Cải làm dưa chua là cải gì năm 2024
Giải vở bài tập toán lớp 5 bài 168 năm 2024
Tập làm văn kiểm tra viết trang 45 năm 2024
Hùng vương tên thật là gì năm 2024
Bài tập tiếng việt cuối tuần 11 lớp 1 năm 2024
Cách khắc phục lỗi máy tính bị màn hình xanh năm 2024

Chủ Đề

programming Hỏi Đáp Là gì Mẹo Hay Toplist Địa Điểm Hay Học Tốt mẹo hay Công Nghệ Nghĩa của từ Bao nhiêu Khỏe Đẹp đánh giá Tiếng anh Top List bao nhieu bao nhiêu hướng dẫn Món Ngon So Sánh Bài tập So sánh Xây Đựng Sản phẩm tốt Ngôn ngữ Bài Tập javascript Ở đâu Thế nào Hướng dẫn Dịch Tại sao Máy tính Đại học