目录数据的几种类型数据的操作周期一维数据一维数据的表示一维数据的存储一维数据的处理一维数据的读入处理一维数据的写入处理二维数据二维数据的表示 CSV格式二维数据的存储二维数据的处理数据的几种类型一维数据 由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织 -对应列表、数组和集合等概念二维数据 由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式 -表格是典型的二维数据 -其中，表头可以作为二维数据的一
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2023-08-29 11:07:51
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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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#include "stdio.h" #include "stdlib.h" void main() { int a[3][4]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}; for (int i=0;i<3;i++) { for (int j=0;j<4;j++) { printf( ...
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2021-10-12 20:53:00
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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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通常，np.vectorize用于将标量(Python非numpy)函数应用于数组的所有元素或数组。还有那往往忽略了一个注：主要是为了方便而提供的vectorize功能，而不是 性能。实现本质上是一个for循环。In [278]: m = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [279]: np.vectorize(lambda x:2*x)(m)Out[279]:array
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2023-10-06 21:59:23
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三、元组元组(tuple)创建后不能被修改,元组使用小括号,表使用方括号(1)元组的创建tuple1=(1,23,4,5,25,7645,8,64,85)
print(tuple1,type(tuple1)) #(1, 23, 4, 5, 25, 7645, 8, 64, 85) <class 'tuple'>
print(tuple1[2]) #4
print(tuple1[3:4]
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2024-04-09 22:09:14
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目标在本章中，我们将学习查找和绘制2D直方图。这将在以后的章节中有所帮助。介绍在第一篇文章中，我们计算并绘制了一维直方图。 之所以称为一维，是因为我们仅考虑一个特征，即像素的灰度强度值。 但是在二维直方图中，您要考虑两个特征。 通常，它用于查找颜色直方图，其中两个特征是每个像素的色相和饱和度值。已经有一个python示例(samples / python / color_histogram.py)
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2023-07-29 17:43:46
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这篇文章主要讲python中关于字典的一些具体操作，讲解的问题都是本人在实际编程中所遇到的问题，读者可以根据自己所遇到的问题具体问题具体分析。(1) 二维字典的键值合并：先提供一个应用场景：假设我有两个二维字典：room1 = {orderid1:{roomid1:pred1,roomid2:pred2},orderid2:{roomid3:pred3,roomid4:pred4}}room2 =
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2023-10-25 15:28:03
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每一幅图像都包含某种程度的噪声，噪声可以理解为由一种或者多种原因造成的灰度值的随机变化，如由光子通量的随机性造成的噪声等，在大多数情况下，通过平滑技术(也常称为滤波技术)进行移植或者去除，其中具备保持边缘作用的平滑技术得到了更多的关注。常用的平滑处理算法包括基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑，基于统计学方法的中值平滑，具备保持边缘作用的平滑算法的双边滤波。
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2023-10-13 00:14:50
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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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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],[7,8,9]]
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2023-06-08 15:14:25
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首先是 01 背包问题： 假设有很多商品每件商品都会占一定体积 v[x, y, z] （x,y,z是指某种商品占有的体积） 同时每件商品价值 w[x, y ,z] （对应于v里的商品所对应的价值）也不完全一样，我们有两种选择我拿走或者不拿走，但是我的背包容量有限不能把所有商品全拿走，怎么办才能使得我们取得商品总的价值最大。 首先这是一个动态规划问题，比如设我们取
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2023-12-18 11:35:10
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电力三维系统平台集成GIS、RS和虚拟现实技术，集成了多源（包括影像数据、DEM、三维模型数据，业务数据）海量数据，客户端可实现三维数据快速浏览、空间分析、三维渲染、功能设计、拓展需求等操作。系统运用三维可视化技术和空间信息技术，构筑了一个“数字电网”，能够实时、直观地了解电网的各类信息，辅助工作人员进行业务管理和决策，从而实现对电网科学、有效的管理，提高电网管理质量和运行效率、降低运营成本。&n
主要介绍二维卷积层的工作原理卷积神经网络是含有卷积层的神经网络1.二维互相关运算在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组。 例如： 输入数组：3x3的二维数组 核数组：2x2的二维数组 （该数组在卷积计算中又称卷积核或过滤器） 在二维互相关运算中，卷积窗口从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时，窗
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2023-11-27 10:02:06
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目录1 OpenCV中的2D直方图 2 Numpy中2D直方图 3 绘制2D直方图在前面的部分我们介绍了如何绘制一维直方图，之所以称为一维，是因为我们只考虑了图像的一个特征：灰度值。但是在 2D 直方图中我们就要考虑 两个图像特征。对于彩色图像的直方图通常情况下我们需要
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2024-02-23 09:34:50
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import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import glob
def create_4_colorMap():
#colors= ['blue','cyan','green','pink','magenta','purple','gold','red']
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2023-06-02 23:27:01
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所以我试图让我的程序读取文本文件的元素，然后用文本文件的元素创建一个20x30的2d列表。我预期的结果基本上是一个游戏地图，我可以找到某些元素，并根据需要移动它们。在到目前为止，我有两个函数来实现这一点，但是我似乎无法让它做我想让它做的事情，我有点困惑为什么我不能def create_level(level):
""" Create the level based off of reading p
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2023-06-20 14:22:16
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题目： 在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。偷懒代码1:# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
# array 二维列表
def Find(self, target, array):
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2023-09-04 22:05:30
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一.numpy二维数组1.声明1 importnumpy as np23 #每一个[]代表一行4 ridership =np.array([5 [ 0, 0, 2, 5, 0],6 [1478, 3877, 3674, 2328, 2539],7 [1613, 4088, 3991, 6461, 2691],8 [1560, 3392, 3826, 4787, 2613],9 [1608, 480
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2024-04-22 14:43:39
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代码如下：n = 5
matrix1 = [ [1] * 3 for q in range(n)]
print(matrix1)
for q in range(n):
matrix2 = [ [2] * q]
print(matrix2)
>>>
[[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]
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2023-06-02 23:14:00
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