需要在程序中使用二维数组，网上找到一种这样的用法：
#创建一个宽度为3，高度为4的数组
#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
myList = [[0] * 3] * 4但是当操作myList[0][1] = 1时，发现整个第二列都被赋值，变成 #[[0,0,
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2023-05-26 20:20:10
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一、Python用什么表达二维数组 严格意义上说，Python中并没有数组的概念，Python中表达一组数据有多种形式，例如list，tuple，set等数据结构都可以表达一组数，并且这组数也没有C和C++中数组的的同质限制，这些数可以是任何一种数据类型。 &nbs
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2023-06-05 22:48:44
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需要在程序中使用二维数组，网上找到一种这样的用法： #创建一个宽度为3，高度为4的数组#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
myList = [[0] * 3] * 4但是当操作myList[0][1] = 1时，发现整个第二列都被赋值，变成[[0,1,0],
[0,1,0],
[0,1,0],
[0,1,0]]
list * n—>n sh
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2023-06-05 22:47:30
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python 浅拷贝 二维数组
Python中初始化一个5 x 3每项为0的数组，最好方法是：multilist = [[0 for col in range(5)] for row in range(3)] 如果初始化一个二维数组时，是如下，怎会发生
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2023-05-25 09:16:53
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课课家将会在这里为大家详细的介绍一下Python二维数组的相关应用方法以及定义方式，相信朋友们可以从中学习到更多的知识。Python数组的应用中在实际编程中是一个非常重要的应用技术，作为Python编程人员来说，必须要熟练的掌握这方面的所有应用技巧。那么，接下来，我们将会通过对Python二维数组的理解来为大家解读这方面的知识。Python中没有数组的数据结构，但列表很像数组，如：a=[0,1,2
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2023-04-08 15:46:15
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参考了https://www.yiibai.com/numpy/numpy_ndarray_object.html。其实opencv对像素进行运算用的就是numpy，它的MATLAB真的很像。学会了numpy，后面像素运算就完全看得懂了，或者说必须会numpy，否则的话，没办法往下学，那么废话不多说，直接开始吧。 下图中可以看到，二维数组的单维是可以元素个数不
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2024-05-23 21:37:14
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Python 使用 sorted 自定义对一维、二维数组进行排序
list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)iterable 表示指定的序列，key 参数可以自定义排序规则；reverse 参数指定以升序（False，默认）进行排序。一维数组arr = ['15:30', '16:30', '10:0
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2023-05-26 17:15:46
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简介 之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。可以把二维数组想象成一个excel表格，如果表格没有列名，操作起来会非常麻烦，针对这种情况，Numpy提供了结构化数组用来操作每列数据。 之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。
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2023-12-28 14:15:30
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简介 之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。可以把二维数组想象成一个excel表格，如果表格没有列名，操作起来会非常麻烦，针对这种情况，Numpy提供了结构化数组用来操作每列数据。之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常
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2024-05-30 22:45:10
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numpy基础知识1：创建数组import numpy as np
#数组的基本属性
#二维数组
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print('A=\n',A)
print('数组的尺寸（几行几列）：',A.shape)
print('查看第一个维度的大小（即行数）：',A.shape[0])
print('查看第二个维度的大小（即列数）：',A.shape[1]
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2024-05-29 09:29:24
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python二维数组切片a[:,0:3]:取前三列的二维数组
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2023-06-02 21:29:02
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import numpy as np
# 初始化二维数组
a = np.random.randn(4, 3)
# 数组普通相加，默认 axis=0
b = np.sum(a)
# 按行相加，不保持其二维特性
c = np.sum(a, axis=1)
# 按行相加，并且保持其二维特性
d = np.sum(a, axis=1, keepdims=True)
print('a:')
print(a
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2023-05-27 12:14:13
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Numpy NumPy
（
Numerical Python
的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包， 其中包含了数组对象
(
向量、矩阵、图像等
)
以及线性代数等。 NumPy库主要功能 •
ndarray(
数组
)
是具有矢量算术运算和复杂广播能力的多维数组。 •
具有用于对数组数据进行快速运算的标准数学函数。 •
具
1. [顺时针打印二维数组] 输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下4 X 4矩阵
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2023-06-02 23:25:07
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List （列表）是 Python 中最基本的数据结构。在用法上，它有点类似数组，因为每个列表都有一个下标，下标从 0 开始。因此，我们可以使用 list[1] 来获取下标对应的值。如果我们深入下列表的底层原理，会发现列表是基于 PyListObject 实现的。PyListObj
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2023-06-22 23:52:01
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阅读文本大概需要 3 分钟。List (列表)是 Python 中最基本的数据结构。在用法上，它有点类似数组，因为每个列表都有一个下标，下标从 0 开始。因此，我们可以使用 list[1] 来获取下标对应的值。如果我们深入下列表的底层原理，会发现列表是基于 PyListObject 实现的。PyListObject 是一个变长对象，所以列表的长度是随着元素多少动态改变的。同时它还支持插入和删除等操
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2023-08-22 11:16:25
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matrix = [[0] * 3] * 3 此时matrix = [[0,2,0], [0,2,0], [0,2,0]] 本意是把矩阵的第一行第二列赋值为 2， 但是最终结果是每一行的第二列都是 2 出现这个结果的原因是： list * n—>n shallow copies of list concatenated, n个list的浅拷贝的连接 修改其中的任何一个元素会改变整个列表， 为
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2023-05-25 15:50:22
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Python二维数组二维数组是数组中的数组。 它是一个数组的数组。 在这种类型的数组中，数据元素的位置由两个索引，而不是一个索引来引用。 所以它表示了一个包含行和列的数据的表。 在下面的二维数组的例子中，每个数组元素本身也是一个数组。 考虑每天记录4次温度的例子。记录仪器有时会出现故障，我们无法记录数据。 4天的这种数据可以如下所示呈现为二维数组。第1天 - 11 12 5 2 第2天 - 15
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2023-06-02 21:28:23
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例1：将数组旋转90度a = [[i for i in range(4,8)] for n in range(4,8)]
print(a)
# 遍历大序列
for a_index, w in enumerate(a): # enumaerate()遍历数据对象，同时列出数据和数据下标
# 遍历大序列里的小序列
for w_index in range(a_i
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2023-05-30 18:54:24
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关于python中的二维数组，主要有list和numpy.array两种。
好吧，其实还有matrices，但它必须是2维的，而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的。
我们主要讨论list和numpy.array的区别：
我们可以通过以下的代码看出二者的区别：>>import numpy as np
>>a=[[1,2,3],[4,5,6],[
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2023-07-04 14:33:03
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