pythonarray操作

⑴ python数组求和

在数组和矩阵中使用sum: 对数组b和矩阵c,代码b.sum()，np.sum(b),c.sum(),np.sum(c)都能将b、c中的所有元素求和并返回单个数值。

但是对于二维数组b，代码b.sum(axis=0)指定对数组b对每列求和，b.sum(axis=1)是对每行求和，返回的都是一维数组（维度降了一维）。

而对应矩阵c，c.sum(axis=0)和c.sum(axis=1)也能实现对列和行的求和，但是返回结果仍是二维矩阵。

# 定义函数，arr 为数组，n 为数组长度，可作为备用参数，这里没有用到。

def_sum(arr,n):

# 使用内置的 sum 函数计算。

return(sum(arr))

# 调用函数

arr=[]

# 数组元素

arr=[12,3,4,15]

# 计算数组元素的长度

n=len(arr)

ans=_sum(arr,n)

# 输出结果

print('数组元素之和为',ans)

(1)pythonarray操作扩展阅读：

python数组使用：

python 数组支持所有list操作，包括 .pop、.insert 和 .extend。另外，数组还提供从文件，读取和存入文件的更快的方法，列如如 .frombytes 和 .tofile，如下所示我们定义一个数组。

from array import arrayarr=array('d',(a for a in range(5)))print(arr)。

arr=array('d',(a for a in range(5)))从这个代码中可以看出，一个数组的定义需要传入的不只是值还有类型。

可以是(must be c, b, B, u, h, H, i, I, l, L, f or d)。

⑵ Python——ndarray多维数组基本操作（1）

数组允许进行批量操作而无需使用for循环，因此更加简便，这种特性也被称为向量化。任何两个等尺寸之间的算术操作都应用逐元素操作的方式进行。

同尺度数组之间的比较，会产生一个布尔型数组。

上述操作均是在同尺度数组之间进行的，对于不同尺度数组间的操作，会使用到广播特性。

索引：获取数组中特定位置元素的过程；
切片：获取数组元素子集的过程。

new_a = a.astype(new_type)

astype()方法一定会创建新的数组（原始数据的一个拷贝），即使两个类型一致。

ls = a.tolist()

转置是一种特殊的数据重组形式，可以返回底层数据的视图而不需要复制任何内容。
数组拥有 transpose 方法，也有特殊的 T 属性。

对于更高纬度的数组， transpose 方法可以接受包含轴编号的元组，用于转置轴。

ndarray的 swapaxes 方法，通过接受一对轴编号作为参数，并对轴进行调整用于重组数据。
swapaxes 方法返回的是数据的视图，而没有对数据进行复制。

Reference：
《Python for Data Analysis:Data Wrangling with Pandas,Numpy,and IPython》

⑶ 怎样用python将数组里的数从高到低排序

1、首先我们定义一个列表输入一串大小不一的数字。

⑷ python中用numpy的array操作问题

c=np.vstack((a,b))

⑸ python中array函数怎么用

1. 导入array

2. 调用array方法

3. 操作数组元素

from array import array

a = array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
a.append(8)
a.append(2)
print(a)
print(a.count(2))
a.pop()
print(a)

a.remove(3)
print(a)
print(a.index(5))

运行实例，查看结果

⑹ Python中数组的基本操作

先定义一个数组列表：

列表合并也可以用+，但是用+的话，会产生一个新的列表（当然也可以赋值给任何的变量），而extend则只是修改了原来的对象

只读数组，只能查看不能编辑，列表的切片操作同样适于元组。

表达方式：tuple=("元素1","元素2","元素3"),中间同样用，隔开

特殊的元组：tupleZero=（）空元组

                        tupleOne=("元素1"，)  只有一个元素，后面要跟一个，（注意好的习惯的养成）

作用：1.对于一些不想被修改的元素，可以放在元组里面

        2.元组可以在映射（和集合的成员）中当作键使用，而列表不行

        3.元组作为内建函数和方法的返回值

enumerate（列表对象，返回标签起始值（默认为零））

上面的例子可以看出，返回的i是一个元组，如果不想要元组的话，可以用两个参数接收：

⑺ （Python）numpy 常用操作

不放回取样：
从列表ori中不放回地取n个数

通过这种操作，我们可以获得一个二维列表的子集：
（如果这个二维列表是图的邻接矩阵，那么就是对图进行随机采样，获得一个图的子图）

首先要注意，"+" 操作对于list和numpy.array是完全不同的
python 中的list，"+"代表拼接:

在numpy.array中，"+"代表矩阵相加

keepdim指的是维度不变，常在sum中使用。如：

会发现，keepdim之后还是二维的

这里要注意，pytorch和numpy里max()函数的返回值是不同的
pytorch:

也就是说，max(1)代表求第一维的最大值，对于二维数组来说，就是求纵向的最大值，然后，第一个返回值是最大值所形成数组，第二个返回值是最大值所在的索引。这一个技巧在机器学习的分类任务中很常用，比如我们的分类任务是把数据分成m类，那么最终我们模型的输出是m维的，对于n个样本就是n*m，如果要判断我们的模型最终的分类结果，就是找n个样本里，每个样本m维输出的最大值索引，代表样本是这个类的可能性最大。我们可以方便地用这种方式找到最大值地索引：

其中test_out是模型输出，predict_y则是分类结果
另外一点要注意的是，numpy与pytorch不同，numpy的max()只有一个返回值：

也就是说，numpy.max()不会返回最大值所在的索引