⑴ 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]]
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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]
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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
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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:]
⑵ python如何向數組中添加元素
python向數組中添加元素步驟如下：
#一個二維數組，元素按照題主的要求有正有負。
list1 = [[1,1],[-2,2],[3,-3],[-4,-4]]
#一個空數組，用於接受需求轉換以後的數據。
list2 = []
#for循環，遍歷數組中的元素。
for i ,j in list1 :
#按題主要求，負數變成0，非負數保留自身。樓上說條件索引的方法，大概也是在這一步的操作。
但因為是二維數組，所以想來太抽象，不適合大我這樣思維能力一般的人。所以我用了絕對值求 平均數的笨方法。
[i,j] = [(i+abs(i))/2,(j+abs(j))/2 ]
#把轉換後的數組元素追加到新數組。
list2.append([i,j])
#查看結果，[[1, 1], [0, 2], [3, 0], [0, 0]]，
print list2
⑶ python索引卡，有需要的嗎
1.索引和切片：python當中數組的索引和其他語言一樣，從0~n-1，使用索引的方法也是中括弧，但是python中的切片的使用簡化了代碼
索引：取出數組s中第3個元素：x=s[2]
切片：用極少的代碼將數組元素按需處理的一種方法。切片最少有1個參數，最多有3個參數，演示如下：
我們假設下面所用的數組聲明為array=[2,3,4,5,6]
1個參數：
array[1:]——從下標為1的元素選擇到最後一個元素，返回 [4,5,6]
array[:3]——從下標為0的元素選擇到下標為2的元素，不包括下標3的元素，返回[2,3,4]
array[::2]——從下標為0的元素開始，最後一個%2為0的下標對應的那個元素為止
說明：如果前2個參數中有任何一個為負數，那麼，分2種情況，如果負數 小於 -n，那麼就給負數歸0，如果僅僅在-n~0，那麼就將這個數理解為0~n-1之間轉圈圈就可以了。負數轉圈的演算法，很簡單，就不說了
2個參數：
array[1:-2]——從下標1開始，到下標（n-1）之前的所有元素，返回[3,4,5]
array[-2:3]——當第一個參數經過計算大於等於後一個，返回空數組[]
array[-13:3]——參見上面第一個說明，第一個參數歸0，返回[2,3,4]
3個參數
[::-1]——從頭到尾，將數組反轉，返回[6,5,4,3,2]
[-1::-2]——從尾到頭，每個一個元素，選擇一個元素，返回[6,4,2]
說明：沒有第3個參數時，切片只能從左向右，此時若第一個參數大於等於第二個參數，則返回空數組
說明：第三個參數<0時，切片方向可以被改變，此時沒有上述限制
⑷ python中怎麼對一個數組中不同值進行不同操作
python中的list和array的不同之處 list是列表,可以通過索引查找數值，但是不能對整個列表進行數值運算
⑸ Python怎麼在多元數組中索引出不排序的數組
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的吉多·范羅蘇姆於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。[1]Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，[2]隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。[3]
Python解釋器易於擴展，可以使用C語言或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。 [4] Python 也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。 [4]
2021年10月，語言流行指數的編譯器Tiobe將Python加冕為最受歡迎的編程語言，20年來首次將其置於Java、C和JavaScript之上。 [16]
⑹ Python的pandas 數組如何得到索引值，如圖，我要得到ohio 的索引值，應該怎樣做
你列的這個是pandas裡面的數據框DataFrame數據類型，其實和R語言裡面的差不多。訪問某一列可以通過b['state']和b.state這兩種方法進行，但是輸出的pandas裡面的Series這種數據類型，因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因為數據分析某個值並不是非常重要，所以據我所知沒有直接輸出索引值的函數，不過可以通過query()函數，b.query('state == "obio"')，輸出含有ohio的行自然也就知道了索引了。
⑺ Python語言的創始人解釋為什麼Python數組的索引從0開始
引用Python語言的創始人的解釋
最近有人在Twitter是問我為什麼Python使用以0為第一位的數組索引方式(以下簡稱0-based)，並讓我看一篇關於這個主題的文章(很
有趣)。這引起了我不少的回憶。ABC語言——Python的祖先之一，使用的是以1為第一位的索引方式(以下簡稱1-based)，而C語言——另一種
對Python有影響巨大的語言，使用0-based方式。我最早學習的幾種語言(Algol, Fortran,
Pascal),有的是1-based的，有的是不固定的。我認為，之所以讓我決定讓Python使用0-based索引方式的原因之一是Python的
切片(slice)語法。
讓我們來先看看切片的用法。可能最常見的用法就是「從數組中切出前n位」或「從數值這第i位起切出n位」(前一種實際上是i==起始位的特殊用法)。如果使用這種語法時不需要表達成難看的+1或-1補充方式，那將是非常的優雅。
使用0-based的索引方式，Python的半開區間切片和預設匹配區間切片語法變得非常漂亮： a[:n] 和 a[i:i+n]，前者的標准寫法就是a[0:n]。
如果是1-base的索引方式，那麼，想讓a[:n]表達成「取前n個元素」，(這是不行的)，你要麼使用一個閉合區間切片語法，要麼在切片語法中使用切片起始位和切片長度2個參數的形式。使用1-based索引方式，半開區間切片語法變得不優雅。這種方式下使用閉合區間切片語法，為了表達從第i位取n個元素時你必須寫出a[i:i+n-1]。這樣看來，如果使用1-based的索引，使用切片起始位+長度的形式更合適。這樣你可以寫成a[i:n]。事實上ABC語言就是這樣做的——它使用了一個獨特的表達方式，寫成a@i|n。(參看http://homepages.cwi.nl/~steven/abc/qr.html#EXPRESSIONS。
但是，index:length這種方式在其它情況下適用嗎？說實話，這點我有些記不清了，但我想我是被半開區間語法的優雅迷住了。特別是當兩個切
片操作位置鄰接時，第一個切片操作的終點索引值是第二個切片的起點索引值時，太漂亮了，無法舍棄。例如，你想將一個數組以i，j兩個點切成三部分——這三
部分將會是a[:i]，a[i:j]和a[j:]。
這就是為什麼我要讓Python使用0-based的索引方式的原因。