⑴ python怎么操作多维数组元素
在Python中，一个像这样的多维表格可以通过“序列的序列”实现。一个表格是行的序列。每一行又是独立单元格的序列。这类似于我们使用的数学记号，在数学里我们用Ai,j，而在Python里我们使用A[i][j]，代表矩阵的第i行第j列。
这看起来非常像“元组的列表”（Lists of Tuples）。
“列表的列表”示例
我们可以使用嵌套的列表推导式（list comprehension）创建一个表格。 下面的例子创建了一个“序列的序列”构成的表格，并为表格的每一个单元格赋值。
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
程序的输出结果如下：
[[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
这个程序做了两件事：创建了一个6 × 6的全0表格。 然后使用两枚骰子的可能组合的数值填充表格。 这并非完成此功能最有效的方式，但我们通过这个简单的例子来演示几项技术。我们仔细看一下程序的前后两部分。
程序的第一部分创建并输出了一个包含6个元素的列表，我们称之为“表格”；表格中的每一个元素都是一个包含6个0元素的列表。它使用列表推导式，对
于范围从0到6的每一个j都创建对象。每一个对象都是一个0元素列表，由i变量从0到6遍历产生。初始化完成之后，打印输出二维全0表格。
推导式可以从里向外阅读，就像一个普通表达式一样。内层列表[ 0 for i in range(6) ]创建了一个包含6个0的简单列表。外层列表[ [...] for j in range(6) ]创建了这些内层列表的6个深拷贝。
程序的第2个部分对2个骰子的每一个组合进行迭代，填充表格的每一个单元格。这由两层嵌套循环实现，每一个循环迭代一个骰子。外层循环枚举第一个骰子的所有可能值d1。内层循环枚举第二个骰子d2。
更新每一个单元格时需要通过table[d1]选择每一行；这是一个包含6个值的列表。这个列表中选定的单元格通过...[d2]进行选择。我们将掷骰子的值赋给这个单元格，d1+d2+2
其他示例
打印出的列表的列表不太容易阅读。下面的循环会以一种更加可读的形式显示表格。
>>>
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
作为练习，读者可以试着在打印列表内容时，再打印出行和列的表头。提示一下，使用"%2d" % value字符串运算符可以打印出固定长度的数字格式。
显示索引值（Explicit Index Values）
我们接下来对骰子表格进行汇总统计，得出累计频率表。我们使用一个包含13个元素的列表（下标从0到12）表示每一个骰子值的出现频率。观察可知骰子值2在矩阵中只出现了一次，因此我们期望fq[2]的值为1。遍历矩阵中的每一个单元格，得出累计频率表。
fq= 13 * [0]
for i in range(6):
for j in range(6):
c= table[i][j]
fq[ c ] += 1
12345
使用下标i选出表格中的行，用下标j从行中选出一列，得到单元格c。然后用fq统计频率。
这看起来非常的数学和规范。Python提供了另外一种更简单一些的方式。
使用列表迭代器而非下标
表格是列表的列表，可以采用无下标的for循环遍历列表元素。
fq= 13 * [0]
print fq
for row in table:
for c in row:
fq[c] += 1
print fq[2:]
⑵ python如何向数组中添加元素
python向数组中添加元素步骤如下：
#一个二维数组，元素按照题主的要求有正有负。
list1 = [[1,1],[-2,2],[3,-3],[-4,-4]]
#一个空数组，用于接受需求转换以后的数据。
list2 = []
#for循环，遍历数组中的元素。
for i ,j in list1 :
#按题主要求，负数变成0，非负数保留自身。楼上说条件索引的方法，大概也是在这一步的操作。
但因为是二维数组，所以想来太抽象，不适合大我这样思维能力一般的人。所以我用了绝对值求 平均数的笨方法。
[i,j] = [(i+abs(i))/2,(j+abs(j))/2 ]
#把转换后的数组元素追加到新数组。
list2.append([i,j])
#查看结果，[[1, 1], [0, 2], [3, 0], [0, 0]]，
print list2
⑶ python索引卡，有需要的吗
1.索引和切片：python当中数组的索引和其他语言一样，从0~n-1，使用索引的方法也是中括号，但是python中的切片的使用简化了代码
索引：取出数组s中第3个元素：x=s[2]
切片：用极少的代码将数组元素按需处理的一种方法。切片最少有1个参数，最多有3个参数，演示如下：
我们假设下面所用的数组声明为array=[2,3,4,5,6]
1个参数：
array[1:]——从下标为1的元素选择到最后一个元素，返回 [4,5,6]
array[:3]——从下标为0的元素选择到下标为2的元素，不包括下标3的元素，返回[2,3,4]
array[::2]——从下标为0的元素开始，最后一个%2为0的下标对应的那个元素为止
说明：如果前2个参数中有任何一个为负数，那么，分2种情况，如果负数 小于 -n，那么就给负数归0，如果仅仅在-n~0，那么就将这个数理解为0~n-1之间转圈圈就可以了。负数转圈的算法，很简单，就不说了
2个参数：
array[1:-2]——从下标1开始，到下标（n-1）之前的所有元素，返回[3,4,5]
array[-2:3]——当第一个参数经过计算大于等于后一个，返回空数组[]
array[-13:3]——参见上面第一个说明，第一个参数归0，返回[2,3,4]
3个参数
[::-1]——从头到尾，将数组反转，返回[6,5,4,3,2]
[-1::-2]——从尾到头，每个一个元素，选择一个元素，返回[6,4,2]
说明：没有第3个参数时，切片只能从左向右，此时若第一个参数大于等于第二个参数，则返回空数组
说明：第三个参数<0时，切片方向可以被改变，此时没有上述限制
⑷ python中怎么对一个数组中不同值进行不同操作
python中的list和array的不同之处 list是列表,可以通过索引查找数值，但是不能对整个列表进行数值运算
⑸ Python怎么在多元数组中索引出不排序的数组
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。[1]Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，[2]随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。[3]
Python解释器易于扩展，可以使用C语言或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。 [4] Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。 [4]
2021年10月，语言流行指数的编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，20年来首次将其置于Java、C和JavaScript之上。 [16]
⑹ Python的pandas 数组如何得到索引值，如图，我要得到ohio 的索引值，应该怎样做
你列的这个是pandas里面的数据框DataFrame数据类型，其实和R语言里面的差不多。访问某一列可以通过b['state']和b.state这两种方法进行，但是输出的pandas里面的Series这种数据类型，因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要，所以据我所知没有直接输出索引值的函数，不过可以通过query()函数，b.query('state == "obio"')，输出含有ohio的行自然也就知道了索引了。
⑺ Python语言的创始人解释为什么Python数组的索引从0开始
引用Python语言的创始人的解释
最近有人在Twitter是问我为什么Python使用以0为第一位的数组索引方式(以下简称0-based)，并让我看一篇关于这个主题的文章(很
有趣)。这引起了我不少的回忆。ABC语言——Python的祖先之一，使用的是以1为第一位的索引方式(以下简称1-based)，而C语言——另一种
对Python有影响巨大的语言，使用0-based方式。我最早学习的几种语言(Algol, Fortran,
Pascal),有的是1-based的，有的是不固定的。我认为，之所以让我决定让Python使用0-based索引方式的原因之一是Python的
切片(slice)语法。
让我们来先看看切片的用法。可能最常见的用法就是“从数组中切出前n位”或“从数值这第i位起切出n位”(前一种实际上是i==起始位的特殊用法)。如果使用这种语法时不需要表达成难看的+1或-1补充方式，那将是非常的优雅。
使用0-based的索引方式，Python的半开区间切片和缺省匹配区间切片语法变得非常漂亮： a[:n] 和 a[i:i+n]，前者的标准写法就是a[0:n]。
如果是1-base的索引方式，那么，想让a[:n]表达成“取前n个元素”，(这是不行的)，你要么使用一个闭合区间切片语法，要么在切片语法中使用切片起始位和切片长度2个参数的形式。使用1-based索引方式，半开区间切片语法变得不优雅。这种方式下使用闭合区间切片语法，为了表达从第i位取n个元素时你必须写出a[i:i+n-1]。这样看来，如果使用1-based的索引，使用切片起始位+长度的形式更合适。这样你可以写成a[i:n]。事实上ABC语言就是这样做的——它使用了一个独特的表达方式，写成a@i|n。(参看http://homepages.cwi.nl/~steven/abc/qr.html#EXPRESSIONS。
但是，index:length这种方式在其它情况下适用吗？说实话，这点我有些记不清了，但我想我是被半开区间语法的优雅迷住了。特别是当两个切
片操作位置邻接时，第一个切片操作的终点索引值是第二个切片的起点索引值时，太漂亮了，无法舍弃。例如，你想将一个数组以i，j两个点切成三部分——这三
部分将会是a[:i]，a[i:j]和a[j:]。
这就是为什么我要让Python使用0-based的索引方式的原因。