python數組的復制

Ⅰ python中函數變數作用域和類變數作用域怎麼搞都錯，煩躁中

python中，變數的作用域要弄清楚。只有mole、class、def、lambda才會引入作用域，其他的代碼塊是不會引入作用域的。
1
圖一中，你在函數中聲明了d為全局變數，但這樣是無效的，程序運行結果，已經說明這一點。

global這個關鍵字，是用來「在函數中修改全局變數值」的聲明，而不是「在局部函數中定義一個全局變數」的聲明。這里要注意一下。
你可以再局部函數外面聲明變數d，再加上你原先的函數，就可以修改、訪問這個變數了。

2
在類中函數的變數，作用域只在函數中。圖二中，jian這個變數分別在yu（），yu1（）兩個函數中，是處於不同的定義域中的，是不能相互訪問的。
所以，在各自函數中，只有先定義了jian變數，才能再使用。
如果想在yu1（）中訪問yu（）中的jian變數，就需要將jian變數變成全局變數，即在class中定義一個全局變數jian，這樣yu1(),yu()函數都可以訪問了

Ⅱ python中,如何復制數組

python中直接通過等號賦值實際上只是引用地址的傳遞
如：a = [1,2,3,4,5]
b=a
當a的值改變時，b的值也會隨之改變
如果希望b和a沒有關系，可以通過下面的方法a = [1,2,3,4,5]
b=a[:]
這樣a和b就是兩個完全獨立的數組，互相不會影響。

Ⅲ 對Python中數組的幾種使用方法總結

對Python中數組的幾種使用方法總結
今天小編就為大家分享一篇對Python中數組的幾種使用方法總結，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
二維數組的初始化
matirx_done = [[0 for i in range(0, len(matirx))]for j in range(0, len(matirx[0]))]
就將其初始化為一個與matrix相同大小的元素全為 0 的矩陣
數組的多級排序
在數組 idea_collect = [[3, 1, 2], [3, 2, 1], [3, 2, 2], [3, 1, 1]] 中, 先按照第二項排列, 再按照第三項倒序排列 可寫為:
idea_collect.sort(key=lambda x: (x[1], -x[2]))
其中, x[1] 代表第二項正序排列, -x[2] 代表第三項倒序排列
排列結果為 [[3, 1, 2], [3, 1, 1], [3, 2, 2], [3, 2, 1]]
在一個 class 中多個函數不傳參使用同一個數組
如例所示:
class Partition:
def __init__(self):
self.num_complete = []

def partition(self, num, start, end):
self.num_compelete = num

def partition_core(self):
del self.num_compelete[0]
其中,self.num_compelete就是 class 中兩個函數同時可以直接調用的數組, 不過最好先在def __init__中聲明這個數組
以上這篇對Python中數組的幾種使用方法總結就是小編分享給大家的全部內容了

Ⅳ 如何復制數組的一部分到另外一個數組

用Array.Copy方法將數組或者數組的一部分復制到另個數組。Array.Copy是靜鄭並孫態方法，有多個重載版本。其中常用的是：

public static void Copy(
Array sourceArray,
int sourceIndex,
Array destinationArray,
int destinationIndex,
int length);
各個參數含義如下

sourceArray —— 源數組
sourceIndex —— 表示 sourceArray 中復制開始處的索引
destinationArray —— 目標數組，它接收數據
destinationIndex —— 表示 destinationArray 中存儲開始處的索引
length —— 要復制的元素數目。
用法舉例如下：

（1）復喊鏈制數組的一部分到另一個數組

int[] src = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 };
int[] dest = new int[4];
// 將數組 src 中元素 2,3,4,5 復制到 dest
Array.Copy(src, 1, dest, 0, 4);
（2）復制整個數組

int[] src = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 };
int[] dest = new int[src.Length];
// 將數組 src 所有元素蔽殲復制到 dest
Array.Copy(src, 0, dest, 0, src.Length);

Ⅳ Python——ndarray多維數組基本操作（1）

數組允許進行批量操作而無需使用for循環，因此更加簡便，這種特性也被稱為向量化。任何兩個等尺寸之間的算術操作都應用逐元素操作的方式進行。

同尺度數組之間的比較，會產生一個布爾型數組。

上述操作均是在同尺度數組之間進行的，對於不同尺度數組間的操作，會使用到廣播特性。

索引：獲取數組中特定位置元素的過程；
切片：獲取數組元素子集的過程。

new_a = a.astype(new_type)

astype()方法一定會創建新的數組（原始數據的一個拷貝），即使兩個類型一致。

ls = a.tolist()

轉置是一種特殊的數據重組形式，可以返回底層數據的視圖而不需要復制任何內容。
數組擁有 transpose 方法，也有特殊的 T 屬性。

對於更高緯度的數組， transpose 方法可以接受包含軸編號的元組，用於轉置軸。

ndarray的 swapaxes 方法，通過接受一對軸編號作為參數，並對軸進行調整用於重組數據。
swapaxes 方法返回的是數據的視圖，而沒有對數據進行復制。

Reference：
《Python for Data Analysis:Data Wrangling with Pandas,Numpy,and IPython》

Ⅵ 一個python編程問題，a是一個array，b = a.( )和b = a兩種復制方法有什麼區別啊

#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
import
a=[1,2,3]
b=野運a
c=.(a)
print'1.a,b,c的內存地址==》',id(a),id(b),id(c)
print'2.說明了b=a,就相當於a,b指向了同一個內存地址，那麼如果改變a的值b也會跟著改變'
b[1]=3333
print'3.b==>[1,3333,3]'
printb,a,'a,b同時改變了'

print'4.改變了a的值頌游梁c不會變'
printc

>>>
1.a,b,c的內存地址==》479863124798631247925256
2.說明了b=a,就相當於a,b指向了同一個內存地址，那麼如果磨高改變a的值b也會跟著改變
3.b==>[1,3333,3]
[1,3333,3][1,3333,3]a,b同時改變了
4.改變了a的值c不會變
[1,2,3]
>>>

Ⅶ Python中數組的基本操作

先定義一個數組列表：

列表合並也可以用+，但是用+的話，會產生一個新的列表（當然也可以賦值給任何的變數），而extend則只是修改了原來的對象

只讀數組，只能查看不能編輯，列表的切片操作同樣適於元組。

表達方式：tuple=("元素1","元素2","元素3"),中間同樣用，隔開

特殊的元組：tupleZero=（）空元組

                        tupleOne=("元素1"，)  只有一個元素，後面要跟一個，（注意好的習慣的養成）

作用：1.對於一些不想被修改的元素，可以放在元組裡面

        2.元組可以在映射（和集合的成員）中當作鍵使用，而列表不行

        3.元組作為內建函數和方法的返回值

enumerate（列表對象，返回標簽起始值（默認為零））

上面的例子可以看出，返回的i是一個元組，如果不想要元組的話，可以用兩個參數接收：

Ⅷ python 數組列表復制

前端QQ群: 981668406
在此附上我的QQ: 2489757828 有問題的話可以一同探討
我的github: 李大玄
我的私人博客: 李大玄
我的: 李大玄
我的CSDN: 李大玄

a_new_list = a_list[:]
print("Output #77: {}".format(a_new_list))
這個示例展示拆州了如何復制一個列表。如果你需要對列表進行某種操作，比如添加或刪除元
素，或對列表進行排序，但你還希望原始列表保持不野蠢變，這時這個功能就非常重要了。要
復制一個列表，在列表名稱後面的方括弧中放入一個冒號，然後將其賦給一個新的變數即
可。在這個示例中， a_new_list 是 a_list 的一旅脊蔽個完美復制，所以你可以對 a_new_list 添
加或刪除元素，也可以對 a_new_list 進行排序，而不會影響 a_list 。

Ⅸ python關於numpy基礎問題

Python發展至今，已經有越來越多的人使用python進行科學技術，NumPY是python中的一款高性能科學計算和數據分析的基礎包。
ndarray
ndarray（以下簡稱數組）是numpy的數組對象，需要注意的是，它是同構的，也就是說其中的所有元素必須是相同的類型。其中每個數組都有一個shape和dtype。
shape既是數組的形狀，比如
復制代碼
1 import numpy as np
2 from numpy.random import randn
3
4 arr = randn(12).reshape(3, 4)
5
6 arr
7
8 [[ 0.98655235 1.20830283 -0.72135183 0.40292924]
9 [-0.05059849 -0.02714873 -0.62775486 0.83222997]
10 [-0.84826071 -0.29484606 -0.76984902 0.09025059]]
11
12 arr.shape
13 (3, 4)
復制代碼
其中(3, 4)即代表arr是3行4列的數組，其中dtype為float64
一下函數可以用來創建數組
array將輸入數據轉換為ndarray，類型可制定也可默認
asarray將輸入轉換為ndarray
arange類似內置range
ones、ones_like根據形狀創建一個全1的數組、後者可以復制其他數組的形狀
zeros、zeros_like類似上面，全0
empty、empty_like創建新數組、只分配空間
eye、identity創建對角線為1的對角矩陣
數組的轉置和軸對稱
轉置是多維數組的基本運算之一。可以使用.T屬性或者transpose()來實現。.T就是進行軸對換而transpose則可以接收參數進行更豐富的變換
復制代碼
arr = np.arange(6).reshape((2,3))
print arr
[[0 1 2]
[3 4 5]]
print arr.T
[[0 3]
[1 4]
[2 5]]
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
print arr
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
print arr.transpose((0,1,2))
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
復制代碼
數組的運算
大小相等的數組之間做任何算術運算都會將運算應用到元素級別。
復制代碼
1 arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
2 print arr
3
4 [[0 1 2]
5 [3 4 5]
6 [6 7 8]]
7
8 print arr*arr
9
10 [[ 0 1 4]
11 [ 9 16 25]
12 [36 49 64]]
13
14 print arr+arr
15
16 [[ 0 2 4]
17 [ 6 8 10]
18 [12 14 16]]
19
20 print arr*4
21
22 [[ 0 4 8]
23 [12 16 20]
24 [24 28 32]]
復制代碼
numpy的簡單計算中，ufunc通用函數是對數組中的數據執行元素級運算的函數。
如：
復制代碼
arr = np.arange(6).reshape((2,3))
print arr
[[0 1 2]
[3 4 5]]
print np.square(arr)
[[ 0 1 4]
[ 9 16 25]]
復制代碼
類似的有：abs,fabs,sqrt,square,exp,log,sign,ceil,floor,rint,modf,isnan,isfinite,isinf,cos,cosh,sin,sinh,tan,tanh，
add,subtract,multiply,power,mod,equal,等等

Ⅹ python怎麼操作多維數組元素

在Python中，一個像這樣的多維表格可以通過「序列的序列」實現。一個表格是行的序列。每一行又是獨立單元格的序列。這類似於我們使用的數學記號，在數學里我們用Ai,j，而在Python里我們使用A[i][j]，代表矩陣的第i行第j列。

這看起來非常像「元組的列表」（Lists of Tuples）。

「列表的列表」示例

我們可以使用嵌套的列表推導式（list comprehension）創建一個表格。 下面的例子創建了一個「序列的序列」構成的表格，並為表格的每一個單元格賦值。
table= [ [ 0 for i in range(6) ] for j in range(6) ]
print table
for d1 in range(6):
for d2 in range(6):
table[d1][d2]= d1+d2+2
print table
123456

程序的輸出結果如下：
[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0]]
[[2, 3, 4, 5, 6, 7], [3, 4, 5, 6, 7, 8], [4, 5, 6, 7, 8, 9],
[5, 6, 7, 8, 9, 10], [6, 7, 8, 9, 10, 11], [7, 8, 9, 10, 11, 12]]
1234

這個程序做了兩件事：創建了一個6 × 6的全0表格。 然後使用兩枚骰子的可能組合的數值填充表格。 這並非完成此功能最有效的方式，但我們通過這個簡單的例子來演示幾項技術。我們仔細看一下程序的前後兩部分。

程序的第一部分創建並輸出了一個包含6個元素的列表，我們稱之為「表格」；表格中的每一個元素都是一個包含6個0元素的列表。它使用列表推導式，對
於范圍從0到6的每一個j都創建對象。每一個對象都是一個0元素列表，由i變數從0到6遍歷產生。初始化完成之後，列印輸出二維全0表格。

推導式可以從里向外閱讀，就像一個普通表達式一樣。內層列表[ 0 for i in range(6) ]創建了一個包含6個0的簡單列表。外層列表[ [...] for j in range(6) ]創建了這些內層列表的6個深拷貝。

程序的第2個部分對2個骰子的每一個組合進行迭代，填充表格的每一個單元格。這由兩層嵌套循環實現，每一個循環迭代一個骰子。外層循環枚舉第一個骰子的所有可能值d1。內層循環枚舉第二個骰子d2。

更新每一個單元格時需要通過table[d1]選擇每一行；這是一個包含6個值的列表。這個列表中選定的單元格通過...[d2]進行選擇。我們將擲骰子的值賦給這個單元格，d1+d2+2

其他示例

列印出的列表的列表不太容易閱讀。下面的循環會以一種更加可讀的形式顯示表格。
>>>
for row in table:

...
print row

...
[2, 3, 4, 5, 6, 7]
[3, 4, 5, 6, 7, 8]
[4, 5, 6, 7, 8, 9]
[5, 6, 7, 8, 9, 10]
[6, 7, 8, 9, 10, 11]
[7, 8, 9, 10, 11, 12]
12345678910111213

作為練習，讀者可以試著在列印列表內容時，再列印出行和列的表頭。提示一下，使用"%2d" % value字元串運算符可以列印出固定長度的數字格式。

顯示索引值（Explicit Index Values）

我們接下來對骰子表格進行匯總統計，得出累計頻率表。我們使用一個包含13個元素的列表（下標從0到12）表示每一個骰子值的出現頻率。觀察可知骰子值2在矩陣中只出現了一次，因此我們期望fq[2]的值為1。遍歷矩陣中的每一個單元格，得出累計頻率表。
fq= 13 * [0]
for i in range(6):
for j in range(6):
c= table[i][j]
fq[ c ] += 1
12345

使用下標i選出表格中的行，用下標j從行中選出一列，得到單元格c。然後用fq統計頻率。

這看起來非常的數學和規范。Python提供了另外一種更簡單一些的方式。

使用列表迭代器而非下標

表格是列表的列表，可以採用無下標的for循環遍歷列表元素。
fq= 13 * [0]
print fq
for row in table:
for c in row:
fq[c] += 1
print fq[2:]