# Python数组的长度
在Python中，数组是一种常见的数据结构，用于存储和操作多个元素。数组的长度是指数组中元素的数量。在本文中，我们将介绍如何使用Python的内置函数`len()`来计算数组的长度，并提供一些代码示例来帮助理解。
## 什么是数组？
在计算机编程中，数组是一种数据结构，用于存储和管理相同类型的元素。数组中的每个元素都可以通过索引访问，索引从0开始计数。例如，一个包
原创
2023-09-22 21:17:42
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__len__方法1、 注意：__len__ 方法一般与 len(对象) 方法搭配使用。即先在__len__方法中说明需要求类中的哪个属性(假如是属性a)的长度，当使用 len(对象A) 方法时会得到对象A的该属性（就是属性a）的长度。2、 当执行到 len(对象) 方法时，会自动调用对象的__len__方法，表示用来求该对象的某个属性（变量）的元素的个数。如果类中没有定义__len__方法，就会
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2024-06-27 18:22:59
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Python中进行数组的运算需要调用NumPy包。其官网是：http://www.numpy.org/www.numpy.orgNumPy是Python语言的一个扩充程序库。它支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了CPython的GIL(全局解释器锁)，运行效率极好，是大量机器学习框架的基础库！NumPy的全名为Numeric Python，
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2024-02-23 10:23:02
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# Python中json数组的长度
## 简介
在Python编程中，我们经常需要处理JSON格式的数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的数据交换格式，它以易于阅读和编写的方式来表示数据。在JSON中，数组是一种常见的数据类型，它可以存储多个值。本文将介绍如何使用Python获取JSON数组的长度。
## JSON数组的结构
JSON数组是一个
原创
2023-12-27 05:17:01
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Numpy学习笔记002 目录Numpy学习笔记002四、Numpy数组的基本使用1.什么是数组2.Numpy如何创建数组(ndarray对象)2.1 根据`Python`中的列表生成：2.2 使用`np.random`生成随机数的数组2.3 numpy原生数组的创建2.3.1 `numpy.arange`生成2.3.2 `numpy.zeros()`函数2.3.3 `numpy.ones()`函
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2023-08-10 23:11:48
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JSON，全称为JavaScript Object Notation, 也就是JavaScript对象标记，它通过对象和数组的组合来表示数据，构造简洁但是结构化程度非常高，是一种轻量级的数据交换格式。本节中，我们就来了解如何利用Python保存数据到JSON文件。1. 对象和数组在JavaScript语言中，一切都是对象。因此，任何支持的类型都可以通过JSON来表示，例如字符串、数字、对象、数组等
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2023-08-17 16:39:25
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1、简介 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，它是Python科学计算的基本包，除了具有科学用途外，还可以作为通用数据的高效多维容器。NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 N
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2023-11-29 01:22:46
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numpy数组ndarray创建1）创建ndarray数组—array方法2）创建数组方法总结ndarray数据类型1）astype方法2）astype方法传参形式 Numpy的全名是numerical Python，是高性能的科学计算和数据分析基础包，是很多高级工具的构建基础。 numpy模块的基本功能能够总结为 ： 1.ndarray，具有向量计算和复杂广播能力的多维数组；快速而且节省空
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2023-12-25 18:59:47
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009.Numpy组合数组1.numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0, out=None, dtype=None, casting=“same_kind”)功能：根据给定的现有轴连接数组常用的参数：
(a1, a2, …) - a1，a2，…array_like序列 - 除了对应于给定轴的对应位置上形状可以不同外，其余形状必须是相同的才能合并axis -
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2023-09-11 10:42:21
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# 理解 Python 中多维数组的长度计算
在Python中，我们可以使用列表来创建多维数组。对于一些初学者来说，可能会对如何计算一个多维数组的长度感到困惑。本文将通过分步的方法教你如何实现这个目标。
## 流程概述
为了计算多维数组的长度，我们需要按照以下流程进行：
| 步骤 | 任务 | 说明
原创
2024-08-12 04:47:35
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改变数组形状、数组展开、轴移动、轴交换、数组转置、维度改变、类型转换、数组连接、数组堆叠、数组拆分、元素删除、插入、附加、重设尺寸、翻转数组
按序号查看1.改变数组形状2.数组展开3.轴移动4.轴交换5.数组转置6.维度改变7.类型转换8.数组连接9.数组堆叠10.数组拆分11.元素删除12.插入13.附加14.重设尺寸15.翻转数组0. NumPy 数
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2023-06-29 19:26:10
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如果我们想要知道一段字符串里有多少个字符，或者它站多少个字节，我们该怎么去获取？带着这个问题我们来学习今天讲解的函数，len()函数，在Python中我们可以通过len()函数去解决上面的问题len()函数基本语法len(String)（）里的 string 用于指定要进行长度统计的字符串举个例子，我们定义一个字符串，如：a='www.PaAey.net',然后再使用len()函数去计算长度，代码
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2023-05-28 18:58:20
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python 中，要想知道一个字符串有多少个字符（获得字符串长度），或者一个字符串占用多少个字节，可以使用 len 函数。len函数的基本语法格式为： len（string） 其中 string 用于指定要进行长度统计的字符串。例如，定义一个字符串，内容为“http://c.biancheng.net”，然后用 len() 函数计算该字符串的长度，执行代码如下：
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2023-05-31 11:25:36
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numpy 中有很多类方法可以对数组处理，下面将介绍三种常见的处理数组的方法.1.size的用法import numpy as npX=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) number=X.size # 计算 X 中所有元素的个数X_row=np.size(
原创
2022-11-10 10:11:48
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NumPy 数据类型numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）int_默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）intc与 C 的 int 类型一样，一般是
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2023-07-05 20:59:50
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一、创建数组import numpy as np
#创建数组，类型是numpy.ndarray
a = np.array([1,2,3])
#查看数组大小，输出(3,)
a.shapearr.reshape(a,b)函数：给数组arr一个新的形状（a行，b列）而不改变其数据（可用-1做占位符） 如：# 定义一个数组
arr = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
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2023-10-15 19:54:00
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第四章 Numpy基础：数组和矢量计算第一部分：numpy的ndarray:一种多维数组对象实话说，用numpy的主要目的在于应用矢量化运算。Numpy并没有多么高级的数据分析功能，理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法，作者关心的功能主要集中于：用于数据整理和清理、子集构造和过滤、转换等快速的矢量化运算常用的数组解法，如排序、唯一化、集合运算等高效的描述统计
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2024-06-25 16:48:48
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NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，这类数值计算广泛用于编写机器学习算法、图像处理、数学任务（MATLAB的快速替代） 1 pip install numpy // 安装numpy模块
2 import n
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2023-06-22 22:56:39
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Python列表和Numpy数组的区别： Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。使用Python列表可以存储一维数组，通过列表的嵌套可以实现多维数组，那么为什么还需要使用Numpy呢？Numpy是专门针对数组的操作和运算进行了设计，所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表，数组越大，Numpy的优势就越明显。通常Numpy数组
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2023-08-23 09:48:31
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1. 介绍python本身含有列表和数组，但对于大数据来说，仍有不足，如不支持多维数组，也没有各种运算函数，不适合做数值运算。NumPy弥补了这些不足，它提供了两种基本的对象：ndarray：存储单一数据类型的多维数组ufunc: 能够对数组进行处理的汗水2. 生成ndarray的几种方式2.1 从已有数据中创建示例一：import numpy as np
list1 = [1, 2, 3, 4]
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2023-09-21 01:48:18
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