Python3 字典常用方法总结（一）Python字典可存储任意类型对象，如字符串、数字、元组等，优点：取值方便，速度快1. 创建字典字典由键（key）和对应值（value）成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。基本语法如下：dict = {'Name': 'Hacker', 'Believe': 'Free', 'Call': '996'}注意：每个键与值用冒号隔开（:），每对用逗号分割，整体
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2023-08-04 12:55:04
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# 如何用 Python 求字典的维度
在编程中，尤其是当我们处理数据时，字典（dictionary）是一种十分常用的数据结构。字典可以包含多个键值对，并且这些键值对可以是嵌套的，形成多维结构。因此，了解如何求字典的维度非常重要。本文将带你逐步掌握这一技能。
## 整体流程
以下是求字典维度的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# Python 字典的维度
在 Python 中，字典是一种非常灵活和强大的数据结构，用于存储以键值对形式组织的数据。字典的维度通常是指字典中元素的层次结构。本文将介绍 Python 字典的维度特性，提供代码示例，帮助您更好地理解字典的使用。
## 1. Python 字典基础
字典是无序的、可变的，并且可以存储任意的数据类型作为值。字典由键（key）和值（value）组成，键必须是唯一的
原创
2024-09-21 08:16:15
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1、什么是numpyNumPy(Numerical Python)是Python语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型，多维数组上执行的数值运算。numpy具有以下三大特点拥有n维数组对象拥有广播功能拥有各种科学计算API2、安装numpynumpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装pip in
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2023-09-16 11:57:50
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python中，可以用以下函数来判断numpy数组的维度：ndarray.ndim：返回数组的维数（轴数）。ndarray.shape：返回一个元组，表示每个维度的大小。ndarray.size：返回数组中元素的总数。>>> import numpy as np
>>> a=np.zeros((4,8))
>>> print(a)
[[0. 0
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2023-06-05 23:10:35
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# Python中的维度查看
在Python中，维度是一个非常重要的概念，尤其是在处理数据时，比如使用NumPy、Pandas等库。在本文中，我们将探讨维度的概念，如何查看数组或数据框的维度，并提供相应的代码示例。同时，我们也会用Mermaid语法展示关系图和序列图。
## 一、什么是维度？
维度（Dimension）通常用于描述数据在空间中的展开程度。在Python中，数组的维度可以理解为
原创
2024-09-24 04:21:17
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demo.py：# coding=utf-8import numpy as npimport pandas as pddf1 = pd.DataFrame(np.arange(12, 24).reshape((3,4)), columns=["W","X","Y","Z"])print(df1)'''W X Y Z0 12 13 14 151 16 17 18 192 20 21 22 23'''
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2023-06-01 13:41:49
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字典 dict
字典是Python的另一种有序的可变数据结构，且可存储任意类型对象。
字典是一种键值对的数据容器，每个键值(key：value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号“{}”中。键和值两者一一对应，与表不同的是，词典的元素没有顺序，不能通过下标引用元素。字典是通过键来引用。
字典中的键必须是唯一的同时不可变的，值则没有限制。
创建 dict
>&
## 判断字典的维度
在Python中，字典（dictionary）是一种无序的数据集合，其存储的是键-值对（key-value pairs）。字典的使用非常广泛，但有时我们需要判断一个字典的维度，即字典中嵌套了多少层字典。在本文中，我们将介绍如何通过代码来判断字典的维度，并给出相关的示例。
### 字典的维度判断方法
判断一个字典的维度可以通过递归的方式来实现。我们可以编写一个函数，用于检
原创
2024-07-06 04:47:08
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在python中，我们经常用列表，字典等数据类型进行数据存储或者重新构造一个序列，同时它们之间也有着一些关联关系，接下来我们就对python中常用的几种数据类型进行一个整体性的梳理。区别相同点都相当于一个容器，有存放数据的功能都可以用for ... in 进行循环不同点序列存放的是不同类型的数据，迭代器中存放的是算法。序列是将数据提前存放好，获取数据时通过循环或索引来取数据 ；而迭代器不需要存放数
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2024-05-16 19:11:36
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1、什么是numpyNumPy(Numerical Python)是Python语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型，多维数组上执行的数值运算。numpy具有以下三大特点拥有n维数组对象拥有广播功能拥有各种科学计算API2、安装numpynumpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装pip in
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2023-10-17 22:13:11
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Numpy数组的基本操作基本属性查看矩阵的维数查看每个维度的元素个数numpy.array 的数据访问numpy与list的区别创建与原矩阵不相干的子矩阵Reshape 基本属性查看矩阵的维数ndim方法查看每个维度的元素个数shape 返回元组（行，列）size 返回矩阵内的元素个数numpy.array 的数据访问访问一维数组的单个元素访问二维数组的单个元素矩阵的切片传2个参数传3个参数二维
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2023-10-10 11:55:18
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在上一篇《手把手陪您学Python》21——元组中，我们学习了元组的定义、操作方法以及元组“拆包”的方法和应用。今天，将要给大家介绍的数据结构是字典。如果说以前我们学习的列表、元组都是一维的数据序列，那么字典的数据结构包括其展现形式就是二维的，因为字典的每一个元素都是由键和值组成的键值对，因此形成了两个维度，由此也极大地扩展了Python的应用场景和我们编程的自由度。1、字典的定义字典是由一对大扩
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2023-08-07 21:46:14
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文章目录前言其他知识 1、from…import…与import … 2、数组维度 3、数组的轴axis一、python基本用法1.基础2.输出格式控制（1）整数输出（2）浮点数输出3.数组4.路径5.绘制二、代码实现1.（）2.（）总结 前言自学python，随机记录下一些python相关，缓慢记录更新，自看其他知识 前者是导入模块中的函数，调用函数时可以直接通过函数名调用；后者是导入模块，
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2023-09-04 07:58:10
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我们已经学习了怎样使用reshape函数，现在来学习一下怎样将数组展平。
(1) ravel 我们可以用ravel函数完成展平的操作：
In: b
Out:
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]]])
In: b.ravel()
Out:
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2024-07-28 14:14:34
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一、多维的表示Numpy用列表表示多维矩阵： 第一维，维数大小为4： % = [ & & & &] //&为标量，%表示一个维数大小为4的一维向量 第二维，维数大小为3： @ = [% % %] //@表示由三个一维向量%组成的3*4的二维矩阵 上述二者添加变成： @ = [[& & & &] [& & &am
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2023-08-10 13:51:08
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reshape是numpy中的一个关键使用，通过reshape可以实现将array属性转换 比如 vector=numpy.arange(9) 此时vector中存放的数据类型应该为一维向量 [0,1,2,3,4,5,6,7,8] matrix=vector.reshape(3,3) 第一个3表示3行，第二个3表示三列 那么此时就可以将一维向量转换成为矩阵类型 print(matrix) arra
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2024-05-08 14:51:29
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参考“李阳《Python数据之道》”，numpy数组和list形式表现上的不同import numpy as np
a = np.linspace(0,7,8)
b = a.reshape(2,4)
print('一维度的numpy:',a)
print('一维度的list',list(a)) # list和numpy的显示是逗号的不同
print('二维度的numpy:',b)
print('
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2023-08-11 08:30:09
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这篇文章主要是为了弄清楚数组按每个维度进行计算时，具体的操作是什么样的。一、数组中的各个维度表示的是什么？为了便于理解，用单位体表示，剥去一层中括号后，得到的数据。1. 以二维数组为例import numpy as np
np.random.seed(0)
arr2 = np.random.randint(0,9,size=(4,3))
print(arr2)[[5 0 3]
[3 7 3]
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2023-08-08 20:43:01
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# 如何查看Python列表维度
## 引言
在Python开发中，列表（List）是一种常用的数据类型，用于存储多个元素。了解列表的维度（即列表中嵌套列表的层数）对于处理复杂数据结构和算法非常重要。本文将指导你如何查看Python列表的维度，并提供相关代码示例。
## 流程概述
下表展示了查看Python列表维度的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-09-10 11:29:52
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