Hướng dẫn combine two 1d list to 2d list python - kết hợp hai danh sách 1d thành python danh sách 2d
Với 2 danh sách như bạn mô tả: Show
Một cách tự nhiên để kết hợp chúng thành một mảng là:
Chuyển đổi mảng đó trông giống như:
Mà chúng ta có thể viết với 3 như:
4 và 5 sẽ tạo ra cùng một mảng.Bạn có thể thêm một ',' Delimiter nếu đó là những gì người đọc bên ngoài của bạn yêu cầu. Bạn có biết cách đọc đầu ra của 3 Viết dưới dạng văn bản đơn giản không? Tôi đang sử dụng shell 7 8.Khi mọi người gặp vấn đề khi đọc và viết các tệp 9, chúng tôi thường yêu cầu các mẫu, vì vậy chúng tôi có thể tái tạo vấn đề. Nếu cần một mẫu các mảng trung gian (như đầu ra của 4) có thể giúp ích. Nếu không, chúng ta đang đoán xem vấn đề là gì. Khởi tạo danh sách lồng nhau và sau đó sử dụng Numpy. hàm mảng () để chuyển đổi danh sách thành một mảng và lưu trữ nó trong một đối tượng khác .. Hiển thị cả danh sách và mảng numpy và quan sát sự khác biệt .. Vấn đề
Tôi đang cố gắng kết hợp hai danh sách thành một danh sách 2D. Ví dụ: tôi muốn chuyển đổi hai danh sách này: Nhập gói Numpy .. Khởi tạo danh sách lồng nhau và sau đó sử dụng Numpy. hàm mảng () để chuyển đổi danh sách thành một mảng và lưu trữ nó trong một đối tượng khác ..Hiển thị cả danh sách và mảng numpy và quan sát sự khác biệt ..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 mảng 1D có kích thước n được khởi tạo bằng 0. Creating 1d list Using Naive methods Python3Sử dụng mảng 2D/danh sách đúng cáchcreating 1d list using List Comprehension Python3Phương pháp 1: Tạo danh sách 1-D Ví dụ 1: Tạo danh sách 1D bằng các phương thức ngây thơ 3 4Explanation: Ví dụ 2: Tạo danh sách 1D bằng cách sử dụng & nbsp; danh sách hiểu biết In [42]: arr.T Out[42]: array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) 1In [42]: arr.T Out[42]: array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) 2 In [42]: arr.T Out[42]: array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) 3
Python3 5 2 7 3 9 3 1Phương pháp này tạo 5 đối tượng danh sách riêng biệt không giống như Phương pháp 2A. Một cách để kiểm tra điều này là sử dụng toán tử ‘IS là kiểm tra xem hai toán hạng có đề cập đến cùng một đối tượng không. & NBSP; 3 4Đầu 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 này tạo 5 đối tượng danh sách riêng biệt không giống như Phương pháp 2A. Một cách để kiểm tra điều này là sử dụng toán tử ‘IS là kiểm tra xem hai toán hạng có đề cập đến cùng một đối tượng không. & NBSP;
Python3 5 2 7 3 9 3 1 3 73 7 8 9 0 1__ 3 4Đầu 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: Ở đây về cơ bản, chúng tôi đang sử dụng khái niệm về việc hiểu danh sách và áp dụng vòng lặp cho danh sách bên trong danh sách và do đó tạo danh sách 2 chiều. Ví dụ 3: Sử dụng danh sách trống Python36 28 9 2 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]]2 3 8 9 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]]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], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]0 2 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 8 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]]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 00 7 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]]9 04 3 4Đầu 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: Ở đây về cơ bản, chúng tôi đang sử dụng khái niệm về việc hiểu danh sách và áp dụng vòng lặp cho danh sách bên trong danh sách và do đó tạo danh sách 2 chiều. Python3Ví dụ 3: Sử dụng danh sách trống 8 9 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]]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], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]0 2 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 8 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]]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 3 36Ở đây, chúng tôi đang nối các số không làm các phần tử cho số lượng cột thời gian và sau đó thêm danh sách 1-D này vào danh sách hàng trống và do đó tạo danh sách 2 chiều. [[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], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]0 2 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 8 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]]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 3 36Đầu ra 1Explanation:Ở đây, chúng tôi đang nối các số không làm các phần tử cho số lượng cột thời gian và sau đó thêm danh sách 1-D này vào danh sách hàng trống và do đó tạo danh sách 2 chiều. 5 2 7 3 9 3 1 4 2 4 7 6 7 8 7 0
Chúng tôi chỉ hy vọng phần tử đầu tiên của hàng đầu tiên sẽ thay đổi thành 1 nhưng phần tử đầu tiên của mỗi hàng được thay đổi thành 1 trong Phương pháp 2A. Chức năng đặc biệt này là do Python sử dụng các danh sách nông mà chúng ta sẽ cố gắng hiểu. Trong phương pháp 1a, Python không tạo 5 đối tượng số nguyên nhưng chỉ tạo một đối tượng số nguyên và tất cả các chỉ số của mảng arr chỉ vào cùng một đối tượng INT như được hiển thị .
Chỉ có một đối tượng số nguyên được tạo. & Nbsp; 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; 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. Python3Ví dụ 3: Sử dụng danh sách trống 8 9 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]]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]] [[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], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]0 2 8 Python3Ví dụ 3: Sử dụng danh sách trống Ở đây, chúng tôi đang nối các số không làm các phần tử cho số lượng cột thời gian và sau đó thêm danh sách 1-D này vào danh sách hàng trống và do đó tạo danh sách 2 chiều. 5 2 7 3 9 3 1 8 9 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]]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], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]0 2 8 Làm thế nào để bạn chuyển đổi 1D thành 2D trong Python?Chúng ta hãy sử dụng nó để chuyển đổi mảng Numpy 1D của chúng tôi thành mảng 2D Numpy,.. mảng = np.Mảng ([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]). # Chuyển đổi mảng 1D thành mảng 2D Numpy gồm 2 hàng và 3 cột .. ARR_2D = NP.Đổi lại (ARR, (2, 5)). print(arr_2d). Làm cách nào để hợp nhất hai danh sách vào một danh sách trong Python?Trong Python, chúng ta có thể sử dụng toán tử + để hợp nhất nội dung của hai danh sách thành một danh sách mới.Ví dụ: chúng ta có thể sử dụng toán tử + để hợp nhất hai danh sách, tức là nó đã trả về một danh sách được nối mới, chứa nội dung của cả List_1 và List_2.use the + operator to merge the contents of two lists into a new list. For example, We can use + operator to merge two lists i.e. It returned a new concatenated lists, which contains the contents of both list_1 and list_2.
Làm thế nào để bạn chuyển đổi một danh sách thành một mảng hai chiều trong Python?Cách tiếp cận :.. Nhập gói Numpy .. Khởi tạo danh sách lồng nhau và sau đó sử dụng Numpy.hàm mảng () để chuyển đổi danh sách thành một mảng và lưu trữ nó trong một đối tượng khác .. Hiển thị cả danh sách và mảng numpy và quan sát sự khác biệt .. |