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对numpy中数组元素的统一赋值实例

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二05 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊,很多时候理解的不深入。今天单独列写相关的知识点,进行总结一下。

先看两个代码片小例子:

例子1:

In [2]: arr =np.empty((8,4))

In [3]: arr
Out[3]:
array([[ 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.]])

In [4]: arr[1] = 1

In [5]: arr
Out[5]:
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 1., 1., 1., 1.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])

例子2:

In [6]: arr1 =np.empty(2)
In [8]: arr1
Out[8]:array([ 7.74860419e-304, 7.74860419e-304])

In [9]: arr1 = 0

In [10]: arr1
Out[10]: 0

这两段看上去似乎出现了行为不一致,其实利用一般面向对象的标签理解模型还是能够理解的。

例子1中,加上了索引之后的标签其实指代的就是具体的存储区,而例子2中,直接使用了一个标签而已。那么这样如何实现对一个一维数组的全体赋值呢?其实只需要进行全部元素的索引即可,

具体方法实现如下:

In [11]: arr1 =np.empty(2)

In [12]: arr1
Out[12]: array([0., 0.])

In [13]: arr1[:]
Out[13]: array([0., 0.])

In [14]: arr1[:] =0

In [15]: arr1
Out[15]: array([0., 0.])

看起来似乎蛮简单,但是不做一下稍微深入一点的分析,理解起来确实是还有一点点难度。

以上这篇对numpy中数组元素的统一赋值实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。


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主题: 其实Python
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