python创建数组_python创建数组的函数

对Python中数组的几种使用方法总结

for str in a:

这里介绍几个常用的列表作：

python创建数组_python创建数组的函数

python创建数组_python创建数组的函数

1、添加元素

添加元素使用列表的内置方法append

number

3,

4]

number.append(5)

#number

3,

4,

5]

number.append([6,7])

#number

3,

4,

key：用列表元素的某个属性和函数进行作为关键字，有默认值，迭代中的一项;5,

[6,

7]]

#number

3,

4,

[6,

7],

{'a',

可以看到强大的python列表可以嵌套任意类型

2、列表相加

要想连接两个列表,可以使用+号连接

a=

[1,

5,

6输出：（may vary）]

c=

a+

b#

c=

[1,

3,

4,

5,

6]

也可以使用列表内置方法extend连接两个列表

a=

[1,

5,

6]

a.extend(b)

#a

3,

4,

5,

6]

用+号会创建一个新通对象,使用extend则在原来的对象上面修改

3、列表去重复

列表本身没有去除重复的功能,但是可以借助python的另外一个类型set((set)查看)

a=

[1,

3,

3,2,

1]

list(set(a))

也可以借助字典类型的内置方法

a=

[1,

3,

1,

{}.fromkeys(a).keys()

python数组的使用

1、Python的数组分三种类型：

(1) list 普通的链表，初始化后可以通过特定方法动态增加元素。定义方式：arr = [元素]

(2) Tuple 固定的数组，一旦定义后，其元素个数是不能再改变的。定义方式：arr = (元素)

(3) Dictionary 词典类型， 即是Hash数组。定义方式：arr = {元素k:v}

2、下面具体说明这些数组的使用方法和技巧：

a = [1,2,[1,2,3]]

b、定义时不初始化一维数组：

arr = []

数组： arr = [i for i in range(10), 1,[]] #注意，array([[ 2.], i for in xx 这个必须放在个位置，否则要先定义i，

如:

for i ,j in list1 :arr = [i for i in range(5), j for j in range(5), []]

这是错误的

这是正作用效果：对数组a排序，返回一个排序后索引，a不变确的

c、del 语句和 : 的用法

可以用 start : end 表示数组里的一个区间 ( i >= start and i < end)

del 删除数组里的指定元素

如：

d、遍历数组：

e、增加元素：

一维 arr.append('')

二维 arr[0].append('')

如果要在任意位置插入用 arr.insert(n, 值)

此外还有一种特殊的用法是：

arr += [数组元素]

在不指定下标的情况下，是允许用 += 增加数组元素的。

(2) Tuple 固定数组Tuple 是不可变 list，一旦创建了一个 tuple 就不能以任何方式改变它。

Tuple 没有的方法：

[1] 不能向 tuple 增加元素，没有 append 、 extend 、insert 等方法。

[2] 不能从 tuple 删除元素，没有 remove 或 pop 方法。

[3] 不能在 tuple 中查找元素，没有 index 方法（index是查找而不是索引，索引直接用下标即可，如：t[0]）。

使用 tuple 的好处：

Tuple 可以转换成 list， 反之亦然。

转换方式为：

反之：

(2) Dictionary (哈希数组)词典数组

Dictionary 的用法比较简单，它可以存储任意值，并允许是不同类型的值，下面实例来说明：

下面例子中 a 是整数， b 是字符串, c 是数组，这个例子充分说明哈希数组的适用性。

输出所有的key

输出所有的value

遍历数组

python怎么作数组元素？

c.flags.owndata # False

在Python中，一个像这样的表格可以通过“序列的序列”实现。一个表格是行的序列。每一行又是单元格的序列。这类似于我们使用的数学记号，在数学里我们用Ai,j，而在Python里我们使用A[i][j]，代表矩阵的第i行第j列。 这看起来非常像“元组的列表”（Lists of Tuples）。

b=

“列表的列表”示例： 输出：我们可以使用嵌套的列表推导式（list comprehension）创建一个表格。 下面的例子创建了一个“序列的序列”构成的表格，并为表格的每一个单元格赋值。

table= [ [ 0 for i in range(6) ] for j in range(6) ]

for d1 in range(6):

for d2 in range(6):

123456

程序的输出结果如下：

[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [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, 4, 5, 6, 7], [3, 4, 5, 6, 7, 8], [4, 5, 6, 7, 8, 9],

[5, 6, 7, 8, 9, 10], [6, 7, 8, 9, 10, 11], [7, 8, 9, 10, 11, 12]]

1234 这个程序做了两件事：创建了一个6 × 6的全0表格。 然后使用两枚的可能组合的数值填充表格。 这并非完成此功能最有效的方式，但我们通过这个简单的例子来演示几项技术。我们仔细看一下程序的前后两部分。

程序的部分创建并输出了一个包含6个元素的列表，我们称之为“表格”；表格中的每一个元素都是一个包含6个0元素的列表。它使用列表推导式，对于范围从0到6的每一个j都创建对象。每一个对象都是一个0元素列表，由i变量从0到6遍历产生。初始化完成之后，打印输出二维全0表格。 推导式可以从里向外阅读，就像一个普通表达式一样。内层列表[ 0 for i in range(6) ]创建了一个包含6个0的简单列表。外层列表[ [...] for j in range(6) ]创建了这些内层列表的6个深拷贝。

程序的第2个部分对2个的每一个组合进行迭代，填充表格的每一个单元格。这由两层嵌套循环实现，每一个循环迭代一个。外层循环枚举个的所有可能值d1。内层循环枚举第二个d2。 更新每一个单元格时需要通过table[d1]选择每一行；这是一个包含6个值的列表。这个列表中选定的单元格通过...[d2]进行选择。我们将掷的值赋给这个单元格，d1+d2+2。

其他示例： 打印出的列表的列表不太容易阅读。下面的循环会以一种更加可读的形式显示表格。

for row in table: print row

[2, 3, 4, 5, 6, 7]

[3, 4, 5, 6, 7, 8]

[4, 5, 6, 7, 8, 9]

[6, 7, 8, 9, 10, 11]

[7, 8, 9, 10, 11, 12]

123456780111213 作为练习，读者可以试着在打印列表内容时，再打印出行和列的表头。提示一下，使用"%2d" % value字符串运算符可以打印出固定长度的数字格式。

显示索引值（Explicit Index Values）。

我们接下来对表格进行汇计，得出累计频率表。我们使用一个包含13个元素的列表（下标从0到12）表示每一个值的出现频率。观察可知值2在矩阵中只出现了一次，因此我们期望fq[2]的值为1。遍历矩阵中的每一个单元格，得出累计频率表。

fq= 13 [0]

for i in range(6):

for j in range(6):

c= table[i][j]

12345

使用下标i选出表格中的行，用下标j从行中选出一列，得到单元格c。然后用fq统计频率。 这看起来非常的数学和规范。

Python提供了另外一种更简单一些的方式。 使用列表迭代器而非下标，表格是列表的列表，可以采用无下标的for循环遍历列表元素。

fq= 13 [0]

print fq

for row in table:

for c in row:

fq[c] += 1

print fq[2:

如何在python中定义一个：带变量的数组名

Copy codefq[ c ] += 1arr = []

变量名字只是为了用户使用方便而使用的，对于计算机，根本就不知道这中间的东西，看待这些都是使用内存的地址来判别的，对于你这样的情况是无法直接利用jchoose, compress, cumprod, cumsum, inner, ndarray.fill, imag, prod, put, putmask, real, suma实现的，不过可以使用另外一种方法.

就是定义一个类，类中有两个属性，一个是String类型，一个是int类型，这样循环定义100个对象，每个对象的String类型成员存放的是int1....int100，而int类性的成员则存放的是相应的数值。这样一来就可以轻松解决了，而且这一百个对象可以定义成例如 Fun[]bj=new Fun[100];这样一来，就可以利用数组的作来实现任意作了！！

Python怎么生成三维数

a、定义时初始化

1、创建一般的数组

3]

import numpy as np

[ 9., 1., 6.],

a = np.array([1,2,3], dtype=int) # 创建13维数组 array([1,2,3])

type(a) # numpy.ndarray类型

a.shape # 维数信息(3L,)

a.dtype.name # 'int32'

a.size # 元素个数：3

a.size #每个元素所占用的字节数目:4

b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int) # 创建23维数组 array([[1,2,3],[4,5,6]])

b.shape # 维数信息（2L,3L）

b.size # 元素个数：6

b.size # 每个元素所占用的字节数目:4

c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype='int16') # 创建23维数组 array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int16)

c.shape # 维数信息（2L,3L）

c.size # 元素个数：6

c.size # 每个元素所占用的字节数目:2

c.ndim # 维数

d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=complex) # 复数二维数组

d.dtype.name # 元素类型：'complex128'2、创建一般的数组

import numpy as np

a = np.array([1,2,3], dtype=int) # 创建13维数组 array([1,2,3])

type(a) # numpy.ndarray类型

a.shape # 维数信息(3L,)

a.dtype.name # 'int32'

a.size # 元素个数：3

a.size #每个元素所占用的字节数目:4

b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int) # 创建23维数组 array([[1,2,3],[4,5,6]])

b.shape # 维数信息（2L,3L）

b.size # 元素个数：6

b.size # 每个元素所占用的字节数目:4

c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype='int16') # 创建23维数组 array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int16)

c.shape # 维数信息（2L,3L）

c.size # 元素个数：6

c.size # 每个元素所占用的字节数目:2

c.ndim # 维数

d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=complex) # 复数二维数组

array([[ 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0.]])

a1.dtype.name # 元素类型：'float64'

a1.size # 每个元素所占用的字节个数：8

a2 = np.ones((2,3,4), dtype=np.int16) # 创建234全1三维数组

a2 = np.ones((2,3,4), dtype='int16') # 创建234全1三维数组

array([[[1, 1, 1, 1],

[1, 1, 1, 1]],

[[1, 1, 1, 1],

[1, 1, 1, 1]]], dtype=int16)

a3 = np.empty((2,3)) # 创建23的未初始化二维数组

array([[ 1., 2., 3.],

[ 4., 5., 6.]])

a4 = np.arange(10,30,5) # 初始值10，结束值：30（不包含），步长：5

输出：array([10, 15, 20, 25])

a5 = np.arange(0,2,0.3) # 初始值0，结束值：2（不包含），步长：0.2

输出：array([ 0. , 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, 1.8])from numpy import pi

np.linspace(0, 2, 9) # 初始值0，结束值：2（包含），元素个数：9

array([ 0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. ])

array([ 0. , 0.78539816, 1.57079633, 2.35619449, 3.14159265,

3.92699082, 4.71238898, 5.49778714, 6.28318531])

a = np.arange(6)

b = np.arange(12).reshape(4,3)

array([[ 0, 1, 2],

[ 6, 7, 8],

[ 9, 10, 11]])

c = np.arange(24).reshape(2,3,4)

array([[[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]],

[[12, 13, 14, 15],

[16, 17, 18, 19],

[20, 21, 22, 23]]])使用numpy.set_printoptions可以设置numpy变量的打印格式

在ipython环境下，使用(numpy.set_printoptions)查询使用帮助和示例

4、数组的基本作

加法和减法作要求作双方的维数信息一致，均为MN为数组方可正确执行作。

a = np.arange(4)

array([0, 1, 2, 3])

b = a2

array([0, 1, 4, 9])

c = 10np.sin(a)

array([ 0. , 8.41470985, 9.09297427, 1.41120008])

n < 35

array([ True, True, True, True], dtype=bool)

A = np.array([[1,1],[0,1]])

B = np.array([[2,0],[3,4]])

C = A B # 元素点乘

array([[2, 0],

[0, 4]])

D = A.dot(B) # 矩阵乘法

array([[5, 4],

[3, 4]])

E = np.dot(A,B) # 矩阵乘法

array([[5, 4],

[3, 4]])数组作过程中的类型转换

When operating with arrays of different types, the type of the

resulting array corresponds to the more general or precise one (a

behior known as upcasting)

即作不同类型的数组时，结果自动转换为精度更高类型的数组，即upcasting

数组索引、切片和迭代

a = np.ones((2,3),dtype=int) # int32

b = np.random.random((2,3)) # float64

b += a # 正确

a += b # 错误a = np.ones(3,dtype=np.int32)

b = np.linspace(0,pi,3)

c = a + b

d = np.exp(c1j)

array([ 0.54030231+0.84147098j, -0.84147098+0.54030231j,

-0.54030231-0.84147098j])

d.dtype.name

'complex128'数组的一元作，如求和、求最小值、值等

a = np.random.random((2,3))

a.sum()

a.min()

a.max()

b = np.arange(12).reshape(3,4)

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

b.sum(axis=0) # 按列求和

array([12, 15, 18, 21])

b.sum(axis=1) # 按行求和

array([ 6, 22, 38])

b.cumsum(axis=0) # 按列进行元素累加

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 6, 8, 10],

[12, 15, 18, 21]])

b.cumsum(axis=1) # 按行进行元素累加

array([[ 0, 1, 3, 6],

[ 4, 9, 15, 22],

[ 8, 17, 27, 38]])universal functions

B = np.arange(3)

np.exp(B)

np.sqrt(B)

C = np.array([2.,-1.,4.])

np.add(B,C)其他的ufunc函数包括：

all, any, apply_along_axis, argmax, argmin, argsort, erage, bincount, ceil, clip, conj, corrcoef, cov, cross, cumprod, cumsum, diff, dot, floor,inner, lexsort, max, maximum, mean, median, min, minimum, nonzero, outer, prod, re, round, sort, std, sum, trace, transe, var,vdot, vectorize, where

5. 数组索引、切片和迭代

a = np.arange(10)3

a[2]

a[2:5]

a[::-1] # 逆序输出

for i in a:

print (i(1/3.))def f(x,y):

return 10x+y

b = np.fromfunction(f,(5,4),dtype=int)

b[2,3]

b[0:5,1]

b[:,1]

b[1:3,:]

b[-1]c = np.array([[[0,1,2],[10,11,12]],[[100,101,102],[110,111,112]]])

array([[[ 0, 1, 2],

[ 10, 11, 12]],

[[100, 101, 102],

[110, 111, 112]]])

c.shape

(2L, 2L, 3L)

c[0,...]

c[0,:,:]

array([[ 0, 1, 2],

[10, 11, 12]])

c[:,:,2]

c[...,2]

array([[ 2, 12],

[102, 112]])

print(row)

for element in c.flat:

print(element)a = np.floor(10np.random.random((3,4)))

[ 2., 1., 4., 6.],

[ 0., 6., 0., 2.]])

a.rel()

array([ 3., 9., 8., ..., 6., 0., 2.])

a.reshape(6,2)

array([[ 3., 9.],

[ 8., 4.],

[ 2., 1.],

[ 4., 6.],

[ 0., 6.],

[ 0., 2.]])

a.T

array([[ 3., 2., 0.],

[ 8., 4., 0.],

[ 4., 6., 2.]])

(4L, 3L)

a.resize((2,6))

array([[ 3., 9., 8., 4., 2., 1.],

[ 4., 6., 0., 6., 0., 2.]])

a.shape

(2L, 6L)

a.reshape(3,-1)

[ 2., 1., 4., 6.],

[ 0., 6., 0., 2.]])详查以下函数：

ndarray.shape, reshape, resize, rel

6. 组合不同的数组

a = np.floor(10np.random.random((2,2)))

array([[ 5., 2.],

[ 6., 2.]])

b = np.floor(10np.random.random((2,2)))

array([[ 0., 2.],

[ 4., 1.]])

np.vstack((a,b))

array([[ 5., 2.],

[ 6., 2.],

[ 0., 2.],

[ 4., 1.]])

np.hstack((a,b))

array([[ 5., 2., 0., 2.],

[ 6., 2., 4., 1.]])

from numpy import newaxis

np.column_stack((a,b))

array([[ 5., 2., 0., 2.],

[ 6., 2., 4., 1.]])

a = np.array([4.,2.])

b = np.array([2.,8.])

a[:,newaxis]

array([[ 4.],

[ 2.]])

b[:,newaxis]

[ 8.]])

np.column_stack((a[:,newaxis],b[:,newaxis]))

array([[ 4., 2.],

[ 2., 8.]])

np.vstack((a[:,newaxis],b[:,newaxis]))

array([[ 4.],

[ 2.],

[ 2.],

[ 8.]])

np.r_[1:4,0,4]

array([1, 2, 3, 0, 4])

np.c_[np.array([[1,2,3]]),0,0,0,np.array([[4,5,6]])]

hstack, vstack, column_stack, concatenate, c_, r_

7. 将较大的数组分割成较小的数组

a = np.floor(10np.random.random((2,12)))

array([[ 9., 7., 9., ..., 3., 2., 4.],

[ 5., 3., 3., ..., 9., 7., 7.]])

np.hsplit(a,3)

[array([[ 9., 7., 9., 6.],

[ 5., 3., 3., 1.]]), array([[ 7., 2., 1., 6.],

[ 7., 5., 0., 2.]]), array([[ 9., 3., 2., 4.],

[ 3., 9., 7., 7.]])]

np.hsplit(a,(3,4))

[array([[ 9., 7., 9.],

[ 5., 3., 3.]]), array([[ 6.],

[ 1.]]), array([[ 7., 2., 1., ..., 3., 2., 4.],

[ 7., 5., 0., ..., 9., 7., 7.]])]实现类似功能的函数包括：

hsplit,vsplit,array_split

8. 数组的作

a = np.arange(12)

array([ 0, 1, 2, ..., 9, 10, 11])

not copy at all

b = a

b is a # True

b.shape = 3,4

a.shape # (3L,4L)

def f(x) # Python passes mutable objects as references, so function calls make no copy.

print(id(x)) # id是python对象的标识符

id(a) # 111833936L

id(b) # 111833936L

f(a) # 111833936L

浅

c is a # False

c.base is a # True

c.shape = 2,6

a.shape # (3L,4L)

c[0,4] = 1234

print(a)

array([[ 0, 1, 2, 3],

[1234, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

s = a[:,1:3]

s[:] = 10

print(a)

array([[ 0, 10, 10, 3],

[ 8, 10, 10, 11]])

深

d = a.copy()

d is a # False

d.base is a # False

print(a)

array([[ 0, 10, 10, 3],

[ 8, 10, 10, 11]])numpy基本函数和方法一览

Array Creation

arange, array, copy, empty, empty_like, eye, fromfile, fromfunction, identity, linspace, logspace, mgrid, ogrid, ones, ones_like, r, zeros,zeros_like

Conversions

ndarray.astype, atleast_1d, atleast_2d, atleast_3d, mat

Manipulations

array_split, column_stack, concatenate, diagonal, dsplit, dstack, hsplit, hstack, ndarray., newaxis, rel, repeat, reshape, resize,squeeze, swapaxes, take, transe, vsplit, vstack

Questionsall, any, nonzero, where

Ordering

argmax, argmin, argsort, max, min, ptp, searchsorted, sort

Operations

Basic Statistics

cov, mean, std, var

Basic Linear Algebra

cross, dot, outer, linalg.svd, vdot

完整的函数和方法一览表链接：

python语言如何手动输入一个数组？

下面拿具体示输出：例说明：

手动定义一个空数组：arr =[]，链表数组：a = [1,2,[1,2,3]]。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中[3] 有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public Lnse)协议[2] 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位。

python创建一个元素为从10到49的array对象是什么意思?

d.size # 每d[0,0] = 9999个元素所占用的字节数目：16

意思就是创建很多数，这些数都是在10-49之间。给你举个例子：

import random

print([ran2,dom.randint(10,49) for i in range(int(input("请输入你要创建多少个10-49之间的随机数：")))])

什么是数组的维度，python 的ndim的使用

list2.append([i,j])

NumPy数组（1、数组初探）

更新

目前我的工作是将NumPy引入到Pyston中（一款Dropbox实现的Python编译器/解释器）。在工作过程中，我深入接触了NumPy源码，了解其实现并提交了PR修复NumPy的bug。在与NumPy源码以及NumPy开发者打交道的过程中，我发现当今中文NumPy教程大部分都是翻译或参考英文文档，因此导致了许多疏漏。比如NumPy数组中的broadcast功能，几乎所有中文文档都翻译为“广播”。而NumPy的开发者之一，回复到“broadcast is a compound -- native English speakers can see that it's " broad" + "cast" = "cast (scatter, distribute) broadly, I guess "cast (scatter, distribute) broadly" probably is closer to the meaning（NumPy中的含义）"。有鉴于此，我打算启动一个项目，以我对NumPy使用以及源码层面的了解编写一个系列的教程。

地址随后会更新。CSDN的排版（列表）怎么显示不正常了。。。

NumPy数组

NumPy数组是一个数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：

实际的数据

描述这些数据的元数据

大部分number.append({'a':'b'})作仅针对于元数据，而不改变底层实际的数据。

关于NumPy数组有几点必需了解的：

NumPy数组的下标从0开始。

同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。

NumPy数组属性

在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。

NumPy的数组中(1) list 链表数组比较重要ndarray对象属性有：

ndarray.ndim：数组的维数（即数组轴的个数），等于秩。最常见的为二维数组（矩阵）。

ndarray.shape：数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。ndarray.shape返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即ndim属性。

ndarray.size：数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积。

ndarray.dtype：表示数组中元素类型的对象，可使用标准的Python类型创建或指定dtype。另外也可使用前一篇文章中介绍的NumPy提供的数据类型。

ndarray.size：数组中每个元素的字节大小。例如，一个元素类型为float64的数组siz属性值为8(float64占用64个bits，每个字节长度为8，所以64/8，占用8个字节），又如，一个元素类型为complex32的数组属性为4（32/8）。

ndarray.data：包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。

先来介绍创建数组。创建数组的方法有很多。如可以使用array函数从常规的Python列表和元组创造数组。所创建的数组类型由原序列中的元素类型推导而来。

对Python中数组的几种使用方法总结

如例所示:

对Python中数组的几种使用方法总结

今天小编就为大家分享一篇对Python中数组的几种使用方法总结，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助a1.size # 元素个数：12。一起跟随小编过来看看吧

二维数组的初始化

matirx_done = [[0 for i in range(0, len(matirx))]for j in range(0, len(matirx[0]))]

就将其初始化为一个与matrix相同大小的元素全为 0 的矩阵

数组的多级排序

idea_collect.sort(key=lambda x: (x[1], -x[2]))

其中, x[1] 代表第二项正序排列, -x[2] 代表第三项倒序排列

排列结果为 [[3, 1, 2], [3, 1, 1], [3, 2, 2], [3, 2, 1]]

在一个 class 中多个函数不传参使用同一个数组

class Partition:

def __init__(self):

self.num_complete = []

def partition(self, num, start, end):

self.num_compelete = num

def partition_core(self):

del self.num_compelete[0]

其中,self.num_compelete就是 class 中两个函数同时可以直接调用的数组, 不过先在def __init__中声明这个数组

以table[d1][d2]= d1+d2+2上这篇对Python中数组的几种使用方法总结就是小编分享给大家的全部内容了

python中的字符串数组怎样实现

Python, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于发明，个公开发行版发行于19年。

##声明一个数组

a = ['123=[1,', '222', '123']

##遍历#b之

print str

希望对lz有帮助。

a = ['123', '222', '123']

for s in a:

print s

反向遍历直接用rrsed来逆转a

for s in rrsed(a):

print s

python如何向数组中添加元素

输出：

python向数组中添加元素步骤如下：

#一个二维数组，元素按照题主的要求有正有负。

list1 = [[1,1],[-2,2],[3,-3],[-4,-4]]

#一个空数组，用于接受需求转换以后的数据。

list2 = []

#for循环，遍历数组中的元素。

#按题主要求，负数变成0，非负数保留自身。楼上说条件索引的方法，大概也是在这一步的作。

但因为是二维数组，所以想来太抽象，不适合大我这样思维能力一般的人。所以我用了求 平均数的笨方法。

[i,j] = [(i+abs(i))/2,(j+abs(j))/2 ]

#把转换后的数组元素追加到新数组。

#查看结果，[[1, 1], [0, 2], [3, 0], [0, 0]]，

print list2

python的list和tuple都提供数组的功能，区别是list可以改变长度，tuple不能改变长度

>>> tuple_a = (1,2,3)

>>> tuple_a

(1, 2, 3)

>>> tuple_a[1]

2>>>print c[('c', 1), ('a', 2), ('b', 3)]可见：返回的是一个list>>

>>> tuple_a[3] = 4

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

TypeError: 'tuple' object does not support assignment

>>>超过tuple的长度会报错

>>> list_a 在数组 idea_collect = [[3, 1, 2], [3, 2, 1], [3, 2, 2], [3, 1, 1]] 中, 先按照第二项排列, 再按照第三项倒序排列 可写为:= [1,2,3]

>>> list_a

[1, 2, 3]

>>> list_a[1]

2>>> list_a.append(4)

>>> list_a

[1, 2, 3, 4]列表的长度是可以变化的。

先用列表添加，转换成数组就完事儿了