Tôi là một lập trình viên Python khá cơ bản, cố gắng học hỏi khi tôi gặp phải các vấn đề khi thực hiện các vấn đề nghiên cứu khác nhau. Và tôi đã gặp phải một trong những vấn đề đó - đặc biệt, cách xử lý các vòng lặp trong đó tôi sẽ trả lại một loạt dữ liệu, thay vì các ví dụ "ra một số" thông thường trong đó bạn chỉ cần thêm kết quả của vòng lặp vào mọi thứ trước đó .
Đây là ý chính của tập lệnh Unloped tôi đang cố gắng chạy: //gist.github.com/1390355
Điểm thực sự nổi bật là kết thúc của hàm model_solve:
def model_solve[t]:
# lots of variables set
params = np.zeroes[[n_steps,n_params]
params[:,0] = beta
params[:,1] = gamma
timer = np.arange[n_steps].reshape[n_steps,1]
SIR = spi.odeint[eq_system, startPop, t_interval]
output = np.hstack[[timer,SIR,params]]
return output
Điều đó trả về kết quả của bit tích hợp ode [
a=arr.array['d',[1.2,1.3,2.3]]5] cùng với một "chúng ta đang thực hiện một bước thời gian đơn giản?" Bộ đếm thời gian và về cơ bản hai cột của giá trị của hai biến ngẫu nhiên được lặp lại nhiều lần, nhiều lần ở dạng 4950 hàng và 7 mảng numpy cột.Tuy nhiên, mục tiêu là chạy phân tích Monte Carlo của hai tham số [beta và gamma] có giá trị ngẫu nhiên. Về cơ bản, tôi muốn tạo ra một chức năng lặp đi lặp lại như vậy:
def loop_function[runs]:
for i in range[runs]:
model_solve[100]
# output of those model_solves collected here
# return collected output
Đầu ra thu thập được đó sau đó sẽ được ghi vào một tệp. Thông thường, tôi chỉ cần mỗi hàm model_solve ghi kết quả của nó vào một tệp, nhưng mã này sẽ được chạy trên picloud hoặc một nền tảng khác mà tôi không nhất thiết phải có khả năng viết một tệp cho đến khi kết quả được trả về máy địa phương. Thay vào đó, tôi đang cố gắng để có được sự trở lại của một mảng khổng lồ của ____ ____ 26*7 cột và 4950 hàng - sau đó có thể được ghi vào một tệp trên máy cục bộ của tôi.
Bất kỳ manh mối nào về cách tiếp cận điều này?
Làm thế nào để đặt dữ liệu vào một python mảng?
Bản quyền 1999-2022 bởi dữ liệu refsnes. Đã đăng ký Bản quyền. W3Schools được cung cấp bởi W3.CSS.
W3Schools is Powered by W3.CSS.
Trong thế giới di chuyển cực kỳ nhanh chóng, người ta cần các kỹ thuật mã hóa tháo vát có thể giúp lập trình viên tổng hợp các mã đồ sộ theo những cách đơn giản và thuận tiện nhất. Mảng là một trong những cấu trúc dữ liệu giúp bạn viết một số giá trị vào một biến duy nhất, do đó làm giảm gánh nặng ghi nhớ một số lượng lớn các biến. Vì vậy, hãy để Lừa đi trước, và xem cách bạn có thể thực hiện các mảng trong Python.
Ở đây, một cái nhìn tổng quan về các chủ đề giải thích tất cả các khía cạnh đối phó với các mảng:
- Tại sao sử dụng các mảng trong Python?
- Một mảng là gì?
- Danh sách Python có giống như một mảng không?
- Tạo một mảng
- Truy cập một phần tử
- Hoạt động mảng cơ bản
- Thêm/ thay đổi các yếu tố của một mảng
- Kết nối
- Xóa / Xóa các yếu tố khỏi một mảng
- Lặp qua một mảng
- Cắt lát
Tại sao sử dụng các mảng trong Python?
Một mảng là gì?For example: If you had to store integers from 1–100, you won’t be able to remember 100 variable names explicitly, therefore, you can save them easily using an array.
Danh sách Python có giống như một mảng không?
Một mảng là gì?
Danh sách Python có giống như một mảng không?
a=arr.array['d',[1.2,1.3,2.3]]Tạo một mảng
Truy cập một phần tử
Danh sách Python có giống như một mảng không?
Tạo một mảng
Truy cập một phần tử
Hoạt động mảng cơ bản
Thêm/ thay đổi các yếu tố của một mảng
Kết nối
Xóa / Xóa các yếu tố khỏi một mảng
Lặp qua một mảng
Cắt lát
Cú pháp sau được sử dụng để tạo một mảng.
Syntax:
#when you import using arr alias
a=arr.array[data type,value list] HOẶC
#when you import using *
a=array[data type,value list] Ví dụ: A = Arr.Array [‘D, [1.1, 2.1, 3.1]]: a=arr.array[ ‘d’ , [1.1 , 2.1 ,3.1] ]
Ở đây, tham số đầu tiên là ‘D, đó là loại dữ liệu, tức là float và các giá trị được chỉ định là tham số tiếp theo.
Lưu ý: Tất cả các giá trị được chỉ định là loại float. Chúng tôi không thể chỉ định các giá trị của các loại dữ liệu khác nhau cho một mảng.: All values specified are of the type float. We cannot specify the values of different data types to a single array.
Bảng sau đây cho bạn thấy các loại dữ liệu khác nhau và mã của chúng.
Truy cập các yếu tố mảng:
Để truy cập các thành phần mảng, bạn cần chỉ định các giá trị chỉ mục. Lập chỉ mục bắt đầu từ 0 và không phải từ 1. Do đó, số chỉ mục luôn thấp hơn 1 so với chiều dài của mảng.
Syntax:
Array_Name [Giá trị chỉ mục]
a=arr.array[ 'd', [1.1 , 2.1 ,3.1] ]
a[1]Output:
2.1Đầu ra được trả về là giá trị, có mặt ở vị trí thứ hai trong mảng của chúng tôi là 2.1.
Hãy để chúng tôi xem xét một số hoạt động mảng cơ bản ngay bây giờ.
Các hoạt động mảng cơ bản:
Có nhiều hoạt động có thể được thực hiện trên các mảng như sau -
Tìm độ dài của một mảng
Độ dài của một mảng là số lượng các phần tử thực sự có trong một mảng. Bạn có thể sử dụng hàm Len [] để đạt được điều này. Hàm Len [] trả về một giá trị số nguyên bằng số lượng các phần tử có trong mảng đó.len[] function to achieve this. The len[] function returns an integer value that is equal to the number of elements present in that array.
Syntax::
→ Len [Array_Name]
Example::
a=arr.array['d', [1.1 , 2.1 ,3.1] ]
len[a]Output:
3Điều này trả về giá trị 3 bằng số lượng phần tử mảng.
Thêm/ thay đổi các yếu tố của một mảng:
Chúng ta có thể thêm giá trị vào một mảng bằng cách sử dụng các hàm expend [], extend [] và chèn [i, x].append[], extend[] and the insert [i,x] functions.
Hàm append [] được sử dụng khi chúng ta cần thêm một phần tử ở cuối mảng.
Example::
a=arr.array['d', [1.1 , 2.1 ,3.1] ]
a.append[3.4]
print[a]Đầu ra - –
def loop_function[runs]:
for i in range[runs]:
model_solve[100]
# output of those model_solves collected here
# return collected output
Mảng kết quả là mảng thực tế với giá trị mới được thêm vào ở cuối của nó. Để thêm nhiều phần tử, bạn có thể sử dụng hàm mở rộng []. Hàm này lấy một danh sách các yếu tố làm tham số của nó. Nội dung của danh sách này là các yếu tố được thêm vào mảng.
Example::
def loop_function[runs]:
for i in range[runs]:
model_solve[100]
# output of those model_solves collected here
# return collected output
Đầu ra - –
def loop_function[runs]:
for i in range[runs]:
model_solve[100]
# output of those model_solves collected here
# return collected output
Mảng kết quả là mảng thực tế với giá trị mới được thêm vào ở cuối của nó. Để thêm nhiều phần tử, bạn có thể sử dụng hàm mở rộng []. Hàm này lấy một danh sách các yếu tố làm tham số của nó. Nội dung của danh sách này là các yếu tố được thêm vào mảng.
Mảng kết quả sẽ chứa tất cả 3 phần tử mới được thêm vào cuối mảng.
Example::
def loop_function[runs]:
for i in range[runs]:
model_solve[100]
# output of those model_solves collected here
# return collected output
Đầu ra -–
def loop_function[runs]:
for i in range[runs]:
model_solve[100]
# output of those model_solves collected here
# return collected output
Mảng kết quả là mảng thực tế với giá trị mới được thêm vào ở cuối của nó. Để thêm nhiều phần tử, bạn có thể sử dụng hàm mở rộng []. Hàm này lấy một danh sách các yếu tố làm tham số của nó. Nội dung của danh sách này là các yếu tố được thêm vào mảng.
Mảng kết quả sẽ chứa tất cả 3 phần tử mới được thêm vào cuối mảng.
Tuy nhiên, khi bạn cần thêm một phần tử cụ thể tại một vị trí cụ thể trong mảng, hàm chèn [i, x] có thể được sử dụng. Hàm này chèn phần tử tại chỉ số tương ứng trong mảng. Phải mất 2 tham số trong đó tham số đầu tiên là chỉ mục trong đó phần tử cần được chèn và thứ hai là giá trị.
Mảng kết quả chứa giá trị 3.8 tại vị trí thứ 3 trong mảng.
Example:
def loop_function[runs]:
for i in range[runs]:
model_solve[100]
# output of those model_solves collected here
# return collected output
Mảng cũng có thể được hợp nhất bằng cách thực hiện nối mảng.
def loop_function[runs]:
for i in range[runs]:
model_solve[100]
# output of those model_solves collected here
# return collected output
CONCATENATION:
Bất kỳ hai mảng nào cũng có thể được nối bằng biểu tượng +.
Đầu ra -
Mảng kết quả C chứa các phần tử được nối của các mảng A và b.pop[] or remove[] method. The difference between these two functions is that the former returns the deleted value whereas the latter does not.
Bây giờ, hãy cho chúng tôi xem cách bạn có thể xóa hoặc xóa các mục khỏi một mảng.
Example::
def loop_function[runs]:
for i in range[runs]:
model_solve[100]
# output of those model_solves collected here
# return collected output
Mảng cũng có thể được hợp nhất bằng cách thực hiện nối mảng.
def loop_function[runs]:
for i in range[runs]:
model_solve[100]
# output of those model_solves collected here
# return collected output
CONCATENATION:
Bất kỳ hai mảng nào cũng có thể được nối bằng biểu tượng +.
Example::
def loop_function[runs]:
for i in range[runs]:
model_solve[100]
# output of those model_solves collected here
# return collected output
Mảng cũng có thể được hợp nhất bằng cách thực hiện nối mảng.
a=arr.array['d',[1.2,1.3,2.3]]0CONCATENATION:
Bất kỳ hai mảng nào cũng có thể được nối bằng biểu tượng +.
Đầu ra -
Mảng kết quả C chứa các phần tử được nối của các mảng A và b.
Example::
a=arr.array['d',[1.2,1.3,2.3]]1Đầu ra - –
a=arr.array['d',[1.2,1.3,2.3]]2Mảng kết quả là mảng thực tế với giá trị mới được thêm vào ở cuối của nó. Để thêm nhiều phần tử, bạn có thể sử dụng hàm mở rộng []. Hàm này lấy một danh sách các yếu tố làm tham số của nó. Nội dung của danh sách này là các yếu tố được thêm vào mảng.
Mảng kết quả sẽ chứa tất cả 3 phần tử mới được thêm vào cuối mảng.
Tuy nhiên, khi bạn cần thêm một phần tử cụ thể tại một vị trí cụ thể trong mảng, hàm chèn [i, x] có thể được sử dụng. Hàm này chèn phần tử tại chỉ số tương ứng trong mảng. Phải mất 2 tham số trong đó tham số đầu tiên là chỉ mục trong đó phần tử cần được chèn và thứ hai là giá trị.
Example:
a=arr.array['d',[1.2,1.3,2.3]]3Đầu ra - –
a=arr.array['d',[1.2,1.3,2.3]]4Mảng kết quả là mảng thực tế với giá trị mới được thêm vào ở cuối của nó. Để thêm nhiều phần tử, bạn có thể sử dụng hàm mở rộng []. Hàm này lấy một danh sách các yếu tố làm tham số của nó. Nội dung của danh sách này là các yếu tố được thêm vào mảng.
Hy vọng bạn rõ ràng với tất cả những gì đã được chia sẻ với bạn trong hướng dẫn này. Điều này đưa chúng ta đến cuối bài viết của chúng tôi về các mảng trong Python. Hãy chắc chắn rằng bạn thực hành càng nhiều càng tốt và hoàn nguyên trải nghiệm của bạn.Make sure you practice as much as possible and revert your experience.
Nếu bạn muốn kiểm tra nhiều bài viết về thị trường, hầu hết các công nghệ xu hướng như trí tuệ nhân tạo, DevOps, hack đạo đức, thì bạn có thể tham khảo trang web chính thức của Edureka.
Hãy xem các bài viết khác trong loạt bài này sẽ giải thích các khía cạnh khác của Python và Khoa học dữ liệu.
1. Hướng dẫn Python
2. Ngôn ngữ lập trình Python
3. Chức năng Python
4. Xử lý tập tin trong Python
5. Hướng dẫn Python Numpy
6. Scikit học máy học
7. Hướng dẫn Python Pandas
8. Hướng dẫn Matplotlib
9. Hướng dẫn Tkinter
10. Hướng dẫn yêu cầu
11. Hướng dẫn Pygame
12. Hướng dẫn OpenCV
13. Web Scraping với Python
14. Hướng dẫn Pycharm
15. Hướng dẫn học máy
16. Thuật toán hồi quy tuyến tính từ đầu trong Python
17. Python cho khoa học dữ liệu
18. Vòng lặp trong Python
19. Python Regex
20. Dự án Python
21. Dự án học máy
22. Bộ trong Python
23. Đa dòng trong Python
24. Câu hỏi phỏng vấn Python
25. Java vs Python
26. Làm thế nào để trở thành một nhà phát triển Python?
27. Chức năng Python Lambda
28. Netflix sử dụng Python như thế nào?
29. Lập trình ổ cắm là gì trong Python
30. Kết nối cơ sở dữ liệu Python
31. Golang vs Python
32. Hướng dẫn trên biển Python
33. Cơ hội nghề nghiệp Python