这篇文章主要介绍了关于numpy实现合并多维矩阵、list的扩展方法,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下
一、合并多个numpy矩阵
1、首先创建两个多维矩阵
矩阵a的大小为(2,3,2)
矩阵b的大小为(3,2,3)
采用concatentate这个函数就可以合并两个多维矩阵
合并之后应为(5,3,2)
In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.ndarray((3, 2, 3)) In [3]: b = np.ndarray((2, 2, 3)) In [4]: print(a.shape, b.shape) (3, 2, 3) (2, 2, 3) In [5]: c = np.concatenate((a, b), axis = 0) In [6]: print(c.shape) (5, 2, 3) In [7]:
二、矩阵的追加
矩阵的追加是采用append这个函数,list也有这个函数,但是二者的使用方式略有不同。
1、创建一个ndarray
2、然后使用np.append()函数进行追加(注意是np.append, 不是a.append)
In [2]: import numpy as np In [3]: a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) In [4]: a = np.append(a, 10) In [5]: a Out[5]: array([ 1, 2, 3, 4, 5, 10]) In [6]: a = np.append(a, [1, 2, 3]) In [7]: a Out[7]: array([ 1, 2, 3, 4, 5, 10, 1, 2, 3])
三、列表的扩展(extend)
1、列表的扩展就是把两个列表合并
2、采用extend函数
In [9]: a = [1, 2, 3, 4] In [10]: b = [5, 6, 7, 8] In [11]: a Out[11]: [1, 2, 3, 4] In [12]: b Out[12]: [5, 6, 7, 8] In [13]: c = a.extend(b) In [14]: c In [15]: a Out[15]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
请注意extend这个函数的返回值是None,所以上面第13行c的输出为空,而a的值已经变了,所以它是直接在a后面扩展的,并没有任何返回值。
四、列表的追加
列表的追加直接用append就行
1、创建列表a
2、在a的后面追加数据
In [28]: a = [1, 2,3,4] In [29]: a.append(6) In [30]: a Out[30]: [1, 2, 3, 4, 6] In [31]:
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以上是numpy实现合并多维矩阵、list的扩展方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

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