pp = [[11,22,33],[111,44,55],[77,88,99]]
将二维列表转为一维列表
1、方法一 列表推导式ii = [i for p in pp for i in p]
print("ii={}".format(ii)) # ii=[11, 22, 33, 111, 44, 55, 77, 88, 99]2、方法二flatten，此方法结果输出列表中为空格间隔，且二
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2023-05-18 11:17:16
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一、维数的变形。
1. 一维数组转二维数组以及同维变换。
2. 二维数组转化维度，ravel 和 flatten 。
二、数组的拼接。
1. 横向拼接 hstack 和 concatenate。
2. 纵向拼接 vstack 和 concatenate。
三、数组的分割。
1. 横向分割 hsplit 和 split。
2. 纵向分割 vsplit 和 split。
四、axis 图解
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2023-09-07 10:41:02
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1. 遍历def square(x) : # 计算平方数
return x ** 2
a = [1,2,3,4,5]
for i in range(len(a)):
a[i] = square(a[i])2. 推导式def square(x) : # 计算平方数
return x ** 2
a = [1,2,3,4,5]
a = [square(item) for
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2023-05-25 21:30:20
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一、问题
我们在进行数组操作的时候会遇到将一个低维的数组变成一个高维的素数组二、解决
第一种方法基本思路就是将低维数组进行等长的循环，在第一次为零的情况下，需要添加一个[]数组，原因是将它的基本框架搭建起来
1 records = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
2 result = []
3 for y in range(0, 4):
4
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2020-11-13 10:25:00
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# Python 二维数组变三维数组
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现“Python 二维数组变三维数组”。在开始之前，让我们先来了解一下整个过程的步骤。
## 过程概述
使用Python将二维数组转换为三维数组的过程可以分为以下几个步骤：
1. 创建一个新的三维数组。
2. 遍历二维数组中的每个元素。
3. 将每个元素添加到三维数组中的正确位置。
下面是一个展示整个
原创
2023-07-20 09:30:07
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$result = array_reduce($tidArr, 'array_merge', array());结果：
原创
2022-07-19 17:37:31
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一 数组的定义数组是相同类型数据的有序集合。数组描述的是相同类型的若干个数据，按照一定的先 后次序排列组合而成。其中，每一个数据称作一个元素，每个元素可以通过一个索引（下标） 来访问它们。数组的四个基本特点： 1.长度是确定的。数组一旦被创建，它的大小就是不可以改变的。2. 其元素的类型必须是相同类型，不允许出现混合类型。 3. 数组类型可以是任何数据类型，包括基本类型和引用类型。 4.
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2023-11-25 14:32:17
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数组特点：1、长度是确定的，数组一旦被创建，大小不可改变2、元素是相同类型的，不可出现混合类型3、元素可以是任意类型，包括基本类型和引用类型4、声明的时候没有实例化对象，只有在实例化数组对象时jvm才分配空间，这时才与长度有关5、声明一个数组的时候并没有数组被真正创建6、构造一个数组，必须指定长度7、除了用new关键字来产生数组以外，还可以直接在定义数组的同时就为数组元素分配空间并赋
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2023-08-23 10:17:08
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2、二维数组2.1、简单概述二维数组就在一维数组中存放多个一维数组，可以将二维数组看成一个大盒子，里面放着很多小盒子(一维数组)二维数组在jvm中的存放的时一维数组对象，在堆空间中二维数组开辟来连续的内存空间存放一维数组对象，而一维数组对象指向相对应的一维数组内存。任何一个一维数组，再加上一对中括号[],就是二维数组2.2、声明和创建int[][] a = new int [4][3];int[]
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2024-02-22 14:42:29
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# 从二维数组到字典：Python中如何转换数据结构
在Python中，二维数组是一种常见的数据结构，通常用于存储矩阵、表格等类型的数据。然而，有时候我们需要将二维数组转换为字典，以便更方便地进行数据处理和分析。本文将介绍如何使用Python将二维数组转换为字典，并提供代码示例供大家参考。
## 什么是二维数组
二维数组是由多个一维数组组成的数据结构，可以看作是多个元素排列成行和列的矩阵。在
原创
2024-04-26 03:59:32
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# 从DataFrame到二维数组：Python中的数据转换
在Python编程中，数据处理是一个非常重要的环节。而在数据处理过程中，有时候我们需要把DataFrame对象转换为二维数组，以便进行更复杂的操作或者使用其他库进行分析。在本文中，我们将介绍如何将DataFrame对象转换为二维数组的方法，并给出相应的代码示例。
## DataFrame和二维数组的简介
在Python的数据处理库
原创
2024-04-05 05:51:22
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考题：如何把一个二维数组逆时针的存到一个一维数组里面
笔者在面试的时候遇到了一道题，面试官让我用熟悉的语言把一个二维数组逆时针的存到一个一维数组里面去。很遗憾当时没有做出来（残念，大家也知道如果算法面试的时候，如果编程题没做出来，基本凉凉），事后发现这道题其实很简单...所以笔者在此把自己的解题思路分享给大家，同时也以此为戒，来时时告诉自己编程基础的重要性。
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2023-09-22 19:33:25
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什么是数组扁平化？数组扁平化：指将一个多维数组转化为一个一维数组。给定数组：var myArray = [[1, 2],[3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]];目标值：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 方法： 解决方案 1：使用 concat（） 和 apply（） var myArray = [[1, 2],[3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]
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2024-01-25 20:59:01
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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 #[[0,0,
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2023-05-26 20:20:10
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# Python如何将一维数组添加到二维数组
在Python中，可以使用多种方法将一维数组添加到二维数组中。本文将介绍两种常用的方法：使用列表推导式和使用numpy库。
## 使用列表推导式
列表推导式是一种简洁的方式，可以从一个或多个可迭代的对象中创建一个新的列表。下面是使用列表推导式将一维数组添加到二维数组的示例代码：
```python
# 一维数组
arr1 = [1, 2, 3]
原创
2023-11-23 14:17:41
460阅读
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
1004阅读
# 如何将二维数组变成一维数组
在Python中，我们可以使用一些简单的方法将二维数组转换为一维数组。这种转换通常是为了方便数据处理和操作。在本文中，我们将介绍两种常用的方法：使用列表推导式和使用numpy库。
## 使用列表推导式
列表推导式是Python中一种简洁的语法，可以快速生成新的列表。我们可以利用列表推导式将二维数组转换为一维数组。
```python
# 定义一个二维数组
m
原创
2024-06-20 03:41:54
307阅读
# 如何将二维数组变成一维数组
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Python将二维数组转换为一维数组。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 流程概览
下面是将二维数组变成一维数组的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 定义一个二维数组 |
| 2. | 创建一个空的一维数组 |
| 3.
原创
2023-11-06 07:32:01
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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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一.针对数组的操作1.数组的变形 我们经常用 reshape ( )方法来变形数组 例如import numpy as np
np.arange( 10 )
输出是0到9的一维数组
np.arange( 10 ).reshape ( (2, 5 ) )
输出为 array ( [ [0,1,2,3,4], [5,6,7,8,9] ] )
这就将一
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2024-02-26 18:39:18
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