python数组取一部分

A. 怎么用python二维数组取某一行数据

调用代码：print(arr[0])。

B. Python中怎么获取二维数组中指定列的数据。

解答：

1. op=open('xx.txt','r')

2. list=[]

3. for line in op:

4. list.append(line)

这样第一行就是a[0]。

要取出第一行第二个字。

a[0].split(' ')[1]按空格分隔，函数名应该这个。

C. Python 数组分割

arr=[1,2,3,6,1,6,8,1,9,7,5,1]
coor,res=[],[]
i=j=count=0
foridx,numinenumerate(arr):
	ifnum==1:
		ifi==j:
			i=idx
		else:
			ifi<j:
				i=idx
			else:
				j=idx
	coor.append((i,j)ifi<jelse(j,i))

forcrinsorted(set(coor)-{(0,0)}):
	res.append(arr[cr[0]:cr[1]+1])
print(res)

如果你用的Python2就把最后的print的括号去掉就行，Python3的话就不用

用另外一种方法弄了一下，可能更直观些，附上如下

arr=[1,2,3,6,1,6,8,1,9,7,5,1]
coor,res=[],[]
i=j=0
idx=1
whileidx<len(arr):
	whilearr[idx]!=1:
		idx+=1
	ifi==j:
		i=idx
	else:
		ifi<j:
			i=idx
		else:
			j=idx
	idx+=1
	coor.append((i,j)ifi<jelse(j,i))
forcrincoor:
	res.append(arr[cr[0]:cr[1]+1])
print(res)

你随便选一种就好，不过推荐后面的这种

D. 接口返回数据为数组格式，如何使用python取出想要的某组数据

我很好奇，你们用的是什么框架，如果用的是pytest. 应该搞这个完全没问题的，纯属好奇，同行。方便的话说下哈。
你这个问题很简单，如果你们用的事pytest. 可以在公用函数里面定义一个函数取值，这个返回数据为
id=[]
for i in res["data"]:
####for j in i:
######## for k in i["list"]:
############ id. append(k["iUserid"])

E. python 问题：有一段数组，我想把它分成几个区间，取每个区间的最大值存到另一个数组里

length=len(a)/N##区间的平均长队，N当你是要分配的区间
idx=[None]*N#先为结果分配一个存储空间
foriinrange(N):
ifi==N-1:
idx[i]=max(a[i*length:len(a)+1])##防止最后一个区间长度不等于平均长度，比如a长度为19时，后面全当一个区间
else:
idx[i]=max(a[i*length:(i+1)*length])

F. python怎么提取数组中的数

潘森提取速度入账数据，可以将数组读取出来，然后一个一个的进行提取，按照数组的几维来进行读取

G. python 三位数组 如何读取一列

op=open('xx.txt','r')
list=[]
for
line
in
op:
list.append(line)
这样第一行就是a[0]。
要取出第一行第二个字。
a[0].split('
')[1]按空格分隔，函数名应该这个。

H. python中如何提取一组数据中的第一列数据

概述

直接提取会报错，把array数组转换成list，即可提取，使用numpy转换

步骤详解

1、直接提取尝试：

group=[[1,2],[2,3],[3,4]]

#提取第一列元素

print(group[:,1])

#Out:TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

2、使用numpy转换：

import numpy as np

group=[[1,2],[2,3],[3,4]]

#numpy转化

ar=np.array(group)

print(ar[:,1])

#Out:[2 3 4]

拓展内容

numpy详解

Numpy对象是数组，称为ndarray
维度(dimensions)称作轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。注：有几级中括号就有几个维度

一、ndarray.attrs:

• ndarray.ndim 秩

• ndarray.shape 例如一个2排3列的矩阵，它的shape属性是(2,3)

• ndarray.size 数组元素的总个数

• ndarray.dtype 元素类型，NumPy提供自己的数据类型

• ndarray.itemsize 数组中每个元素的字节大小

二、数组创建函数：

• array

• asarray将输入转换成ndarray

• arange

• ones

• zeros

• empty 只分配内存空间不填充任何值

• eye 创建N*N单位矩阵(对角线为1)

三、数组和标量之间的运算

numpy数组的一个特点，不用编写循环就可对数据执行批量运算，这通常称作矢量化(vectorization)。

四、基本的索引和切片

numpy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。这里我仅详细介绍常用的方法，对于高级功能的方式我列举名称，读者可以等到要用的时候自行查阅资料。