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、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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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、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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# 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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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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# 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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$result = array_reduce($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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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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主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释 在这一篇之前的内容是《Factor Analysis》，由于非常理论，打算学完整个课程后再写。在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。PCA以前也叫做Prin
# Python 中单维数组转二维数组的方法
在数据科学和机器学习的领域中，数据的表示形式对于模型的训练和结果的可视化至关重要。很多时候，我们会遇到需要将一维数组转换为二维数组的情况。这种需求的出现通常来源于以下几种原因：数据组织、特征工程或是可视化。在本文中，我们将探讨如何在 Python 中将一维数组转换为二维数组，并结合具体的代码示例进行展示。
## 一维数组与二维数组的概念
在 Py
原创
2024-08-10 04:58:56
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一、numpy简介NumPy 是一个 Python 包， 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库，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Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库。二、使用numpy创建数组首先导入numpyimport numpy
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2023-08-12 20:11:53
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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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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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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
# Python一维矩阵变二维：从基础到应用
在数据科学和机器学习中，数据的形状和结构常常是我们需要处理的一个重要环节。Python提供了多种工具来操纵和转换数据，其中一维矩阵（列表）转为二维矩阵（列表的列表）是一项基础而重要的操作。本文将详细介绍这一过程，并给出相应的代码示例，同时使用一些可视化工具来帮助我们理解。
## 一维矩阵与二维矩阵
一维矩阵简单来说就是一个线性的数据结构，比如一个
原创
2024-09-10 07:02:03
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# Python 二维矩阵变一维的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现将二维矩阵转换为一维数组的方法。本文将分为以下几个步骤进行说明：
1. 理解问题：首先需要明确问题的定义，即将一个二维矩阵转换为一维数组。我们可以将二维矩阵看作是一个表格，其中包含多行和多列的元素。而一维数组则是将这个表格展开成一行，按照行的顺序排列。
2. 定义输入：在进行编程实现之前，我们需要定义输入的
原创
2023-10-05 17:44:03
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# 从二维数据变成一维数据：Python实践
在数据处理和分析中，我们经常会遇到需要将二维数据转换为一维数据的需求，以便更方便地进行处理和分析。Python提供了丰富的工具和方法来实现这一目的，本文将介绍几种常用的方法，并给出相应的代码示例。
## 为什么需要将二维数据变成一维数据？
在实际的数据分析中，我们往往会遇到二维数据的情况，比如一个二维数组或者一个数据框。但有时候我们需要将这些数据
原创
2024-03-24 06:05:24
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