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python list nDArrAy

python中的list和array的不同之处 list是列表,可以通过索引查找数值,但是不能对整个列表进行数值运算 In [96]: b=[1,2] In [97]: b[1] Out[97]: 2 In [98]: type(b) Out[98]: list In [99]: b+b Out[99]: [1, 2, 1, 2] array是数组,也可以通过...

list[0]应该是[1,2] list[1][0]

直接用实例说明: In [1]: import numpy In [2]: a = array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [3]: b = array([[9,8,7],[6,5,4]]) In [4]: numpy.concatenate((a,b)) Out[4]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7], [6, 5, 4]]) 或者这么写 In [1]: a =...

>>> arr[[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], [12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21], [13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22], [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23], [15, 16, ...

python的这个数据类型不能被hash。 例如: # int a = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0] print "orginal:", a print list(set(a)) # str a = [str(i) for i in a] print "orginal:", a print list(set(a...

import numpy as npa = np.ndarray([1,2,3])a.size

python中的list和array的不同之处 list是列表,可以通过索引查找数值,但是不能对整个列表进行数值运算 In [96]: b=[1,2] In [97]: b[1] Out[97]: 2 In [98]: type(b) Out[98]: list In [99]: b+b Out[99]: [1, 2, 1, 2] array是数组,也可以通过...

使用numpy的max函数,该函数也是适用于其他维度的数组。 例子如下: >>> a = np.arange(4).reshape((2,2)) >>> a array([[0, 1], [2, 3]]) >>> np.amax(a) # 整个数组的最大值 3 >>> np.amax(a, axis=0) # 沿第一个轴的最大值 array([2, 3]) >>>...

你这只有一段代码,看不明白要做什么。 不过,很是怀疑你后半部分写错了: np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)是reshape,不是resharp。

list是列表,可以通过索引查找数值,但是不能对整个列表进行数值运算 In [96]: b=[1,2] In [97]: b[1] Out[97]: 2 In [98]: type(b) Out[98]: list In [99]: b+b Out[99]: [1, 2, 1, 2] array是数组,也可以通过索引值查找数据,但是能对整个数组...

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