programming python

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:

In [39]: alist=[1,3,5,7]; blist=[2,4,6,8]

Một cách tự nhiên để kết hợp chúng thành một mảng là:

In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]

Chuyển đổi mảng đó trông giống như:

In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]

Mà chúng ta có thể viết với 

In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
3 như:

In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8


In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
4 và 
In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
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 

In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
3 Viết dưới dạng văn bản đơn giản không? Tôi đang sử dụng shell 
In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
7 
In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
8.

Khi mọi người gặp vấn đề khi đọc và viết các tệp 

In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
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 
In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
4] có thể giúp ích. Nếu không, chúng ta đang đoán xem vấn đề là gì.

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 ..
For example I want to transform these two lists:

l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]

Hiển thị cả danh sách và mảng numpy và quan sát sự khác biệt ..

list=[[0,1,2],[3,4,5]]

Vấn đề

l1 = [0, 1, 2]
l2 = [3, 4, 5]
l3 = [l1,l2]

 This Question was asked in  StackOverflow by  mikasa acker and Answered by Ferre Meuleman It is licensed under the terms of 
CC BY-SA 2.5. - CC BY-SA 3.0. - CC BY-SA 4.0.

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

Python3

Sử dụng mảng 2D/danh sách đúng cáchcreating 1d list using  List Comprehension

Python3

Phương pháp 1: Tạo danh sách 1-D

Ví dụ 1: Tạo danh sách 1D bằng các phương thức ngây thơ

In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
3
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
4

Explanation:

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]]]
1
In [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

In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
4
In [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]]]
6
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
8 
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
9
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
0 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
1
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
2

Python3

In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
5
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
2 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
7
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
3
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
9
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
3
l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]
1

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;

In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
3
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
4

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 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;

In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
4
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
2 
l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]
4___

Python3

In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
5
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
2 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
7
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
3
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
9
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
3
l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]
1

In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
3
In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
73
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
8 
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
9
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
0 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
1__

In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
3
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
4

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:

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

Python3

 This Question was asked in  StackOverflow by  mikasa acker and Answered by Ferre Meuleman It is licensed under the terms of 
CC BY-SA 2.5. - CC BY-SA 3.0. - CC BY-SA 4.0.
6
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
2
 This Question was asked in  StackOverflow by  mikasa acker and Answered by Ferre Meuleman It is licensed under the terms of 
CC BY-SA 2.5. - CC BY-SA 3.0. - CC BY-SA 4.0.
8

 This Question was asked in  StackOverflow by  mikasa acker and Answered by Ferre Meuleman It is licensed under the terms of 
CC BY-SA 2.5. - CC BY-SA 3.0. - CC BY-SA 4.0.
9
In [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
[[0, 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
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
3

In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
8 
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
9
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
0 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
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
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
2 
 This Question was asked in  StackOverflow by  mikasa acker and Answered by Ferre Meuleman It is licensed under the terms of 
CC BY-SA 2.5. - CC BY-SA 3.0. - CC BY-SA 4.0.
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
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
8 
 This Question was asked in  StackOverflow by  mikasa acker and Answered by Ferre Meuleman It is licensed under the terms of 
CC BY-SA 2.5. - CC BY-SA 3.0. - CC BY-SA 4.0.
0
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
0 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
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
In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
00
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7
l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]
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
In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
04

In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
3
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
4

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:

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.

Python3

Ví dụ 3: Sử dụng danh sách trống

In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
8 
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
9
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
0 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
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
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
2 
 This Question was asked in  StackOverflow by  mikasa acker and Answered by Ferre Meuleman It is licensed under the terms of 
CC BY-SA 2.5. - CC BY-SA 3.0. - CC BY-SA 4.0.
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
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
8 
 This Question was asked in  StackOverflow by  mikasa acker and Answered by Ferre Meuleman It is licensed under the terms of 
CC BY-SA 2.5. - CC BY-SA 3.0. - CC BY-SA 4.0.
0
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
0 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
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
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
3
In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
36

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.

[[0, 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
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
2 
 This Question was asked in  StackOverflow by  mikasa acker and Answered by Ferre Meuleman It is licensed under the terms of 
CC BY-SA 2.5. - CC BY-SA 3.0. - CC BY-SA 4.0.
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
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
8 
 This Question was asked in  StackOverflow by  mikasa acker and Answered by Ferre Meuleman It is licensed under the terms of 
CC BY-SA 2.5. - CC BY-SA 3.0. - CC BY-SA 4.0.
0
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
0 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
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
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
3
In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
36

Đầu ra

In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
1

Explanation:

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.
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.

In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
5
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
2 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
7
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
3
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
9
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
3
l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]
1

In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
4
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
2 
l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]
4
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7
l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]
6
l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]
7
l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]
8
l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]
7
list=[[0,1,2],[3,4,5]]
0

  1. In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
    23
    In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
    7
    In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
    25
    In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
    7
    In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
    27____22 
    In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
    29
  2. In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
    8 
    In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
    31
    In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
    0 
    In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
    33
  3. In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
    4
    In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
    2 
    l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]
    4___

In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
8 
In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
31
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
0 
In [40]: arr = np.array[[alist, blist]]
In [41]: arr
Out[41]: 
array[[[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]]]
33

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 .

  • Nếu chúng ta gán chỉ mục 0 cho một số nguyên khác nói 1, thì một đối tượng số nguyên mới được tạo với giá trị là 1 và sau đó chỉ số 0 bây giờ chỉ vào đối tượng INT mới này như được hiển thị bên dưới bên dưới
  • Tương tự, khi chúng ta tạo một mảng 2D dưới dạng ARR ARR = [[0]*cols]*Hàng, chúng ta về cơ bản là mở rộng tương tự ở trên. & NBSP;

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.

Python3

Ví dụ 3: Sử dụng danh sách trống

In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
8 
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
9
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
0 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
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
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
2 
 This Question was asked in  StackOverflow by  mikasa acker and Answered by Ferre Meuleman It is licensed under the terms of 
CC BY-SA 2.5. - CC BY-SA 3.0. - CC BY-SA 4.0.
8

Python3

Ví 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.

In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
5
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
2 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
7
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
3
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
9
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
3
l1=[0,1,2]
l2=[3,4,5]
1

In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
8 
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
9
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
0 
In [44]: np.savetxt['foo.txt', arr.T, fmt='%5d']
In [45]: cat foo.txt
    1     2
    3     4
    5     6
    7     8
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
In [42]: arr.T
Out[42]: 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
2 
 This Question was asked in  StackOverflow by  mikasa acker and Answered by Ferre Meuleman It is licensed under the terms of 
CC BY-SA 2.5. - CC BY-SA 3.0. - CC BY-SA 4.0.
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 ..

Bài Viết Liên Quan

Hướng dẫn python complex array - mảng phức hợp python
Hướng dẫn can we define class inside function in python? - chúng ta có thể định nghĩa hàm bên trong lớp trong python không?
Hướng dẫn what is an object class in python? - một lớp đối tượng trong python là gì?
Hướng dẫn how to change date format in python from mm/dd/yyyy to dd/mm/yyyy - cách thay đổi định dạng ngày trong python từ mm / dd / yyyy thành dd / mm / yyyy
Hướng dẫn phpdoc reference - tham khảo phpdoc
Hướng dẫn selenium test cases for login page python - các trường hợp kiểm tra selen cho python trang đăng nhập
Hướng dẫn how do you remove all occurrences of a character from a list in python? - làm cách nào để xóa tất cả các lần xuất hiện của một ký tự khỏi danh sách trong python?
Trùm xã hội đen việt nam 2023
Hướng dẫn dùng exponent modulo trong PHP
Sử dụng kali linux máy tính qua điên thoại
Hướng dẫn how do you set a tab delimiter in python? - làm cách nào để đặt dấu phân cách tab trong python?
Hướng dẫn python call random function - python gọi hàm ngẫu nhiên
Hướng dẫn how do i use a function from a module in python? - làm cách nào để sử dụng một hàm từ một mô-đun trong python?
Hướng dẫn python-docx list - danh sách python-docx
Hướng dẫn dùng mstch trong PHP
Hướng dẫn render html js - kết xuất html js
Hướng dẫn log loss function python - hàm mất nhật ký python
Hướng dẫn python bị lỗi
Áo da nữ đẹp 2023
Hướng dẫn secure internet banking system php project - dự án hệ thống ngân hàng internet an toàn php

Toplist mới

#1
Top 7 sự tích hồ gươm - ngữ văn lớp 6 2023
7 tháng trước
#2
Top 7 gdcd 6 bài 1 kết nối tri thức 2023
7 tháng trước
#3
Top 7 ý nghĩa của xây dựng gia đình văn hóa 2023
7 tháng trước
#4
Top 6 mẫu hợp đồng mượn đất làm nhà xưởng 2023
7 tháng trước
#5
Top 3 tổng tài biến thái tôi yêu anh tập 27 2023
7 tháng trước
#6
Top 6 kết thực phim mỹ nhân vô lệ 2023
7 tháng trước
#7
Top 9 trong những câu thơ sau câu nào sử dụng thành ngữ 2023
7 tháng trước
#8
Top 8 đề tài và chủ de của tác phẩm tắt đèn 2023
7 tháng trước
#9
Top 5 tiểu sử của thầy thích pháp hòa 2023
7 tháng trước

Bài mới nhất

Cách dạy con học toán lớp 1 hiệu quả năm 2024
Hàm trung bình cộng trong thư viện math.h năm 2024
Khi chạy chương trình báo lỗi invalid missing system.setup năm 2024
Bài giảng sự lai hóa các obitan phân tử năm 2024

Chủ Đề

programming Hỏi Đáp Toplist Là gì Bài Tập Địa Điểm Hay Mẹo Hay Học Tốt Nghĩa của từ Công Nghệ Khỏe Đẹp bao nhiêu Top List Tiếng anh Bao nhiêu Sản phẩm tốt Xây Đựng Ngôn ngữ javascript Ở đâu Đại học Hướng dẫn Bài tập Tại sao Dịch So Sánh Máy tính Món Ngon mẹo hay Bao lâu Thế nào So sánh Khoa Học Vì sao Lớp 9 Lớp 10