numpy での配列要素の一様な割り当ての例

以下のエディターは、numpy での配列要素の統一された割り当ての例を共有します。これは良い参考値であり、皆さんの役に立つことを願っています。エディターをフォローして見てみましょう

Numpy での全体的な配列処理と代入操作は、いつも少し混乱し、深く理解できないことがよくあります。今日は関連する知識ポイントを個別にリストアップしてまとめます。

まず、コード スニペットの 2 つの小さな例を見てみましょう:

例 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 2:

そうです

これら 2 つの段落実際には、一般的なオブジェクト指向のラベル理解モデルを使用して理解できるようです。

例 1 では、インデックスを追加した後のラベルは実際に特定の記憶領域を参照していますが、例 2 ではラベルが直接使用されています。では、1 次元配列の全体的な割り当てを実装するにはどうすればよいでしょうか?実際には、すべての要素にインデックスを付けるだけで済みます。具体的な方法は次のとおりです。

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

非常に簡単そうに見えますが、少し詳しく分析しないと、理解すべきことがもう 1 つあります。ちょっとした困難。

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以上がnumpy での配列要素の一様な割り当ての例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。