二维数组求山脊python

❶ 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)二维数组求山脊python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)。

❷ 快速查找二维数组的所有峰值，c语言实现最好，python也可以，最好能实现滤波。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<limits.h>
#include<malloc.h>
#definemaxsize6//每个波形数据最大采集个数默认6

typedefstructarray1
{
int*data;
structarray1*next;
}ARR1;
ARR1*addNewArr(ARR1*arrHead,ARR1*arrTail);//插入一组波形数据节点返回尾节点
intfindMaxF(ARR1*arrHead);//查找最大峰值
intremoveMinF(ARR1*arrHead);//移除最小峰值数据组返回最小峰值
voidprintfArr(ARR1*arrHead);//打印数据链表

intmain()
{
ARR1*arrHead=(ARR1*)malloc(sizeof(ARR1));
arrHead->next=NULL;
ARR1*arrTail=NULL;

arrTail=addNewArr(arrHead,arrTail);//想插入几组，就调用几次我就测试6组
arrTail=addNewArr(arrHead,arrTail);
arrTail=addNewArr(arrHead,arrTail);
arrTail=addNewArr(arrHead,arrTail);
arrTail=addNewArr(arrHead,arrTail);
arrTail=addNewArr(arrHead,arrTail);

printf("采集的原数据组为： ");
printfArr(arrHead);
printf("最大峰值：%d，最小峰值值：%d ",findMaxF(arrHead),removeMinF(arrHead));
printf("删除最小峰值数据组后的数据为： ");
printfArr(arrHead);
return0;
}


voidprintfArr(ARR1*arrHead)//打印数据链表
{
while(arrHead->next!=NULL)
{
printf("%d,%d,%d,%d,%d,%d ",arrHead->next->data[0],arrHead->next->data[1],arrHead->next->data[2],arrHead->next->data[3],arrHead->next->data[4],arrHead->next->data[5]);
arrHead=arrHead->next;
}
}
ARR1*addNewArr(ARR1*arrHead,ARR1*arrTail)//插入一组波形数据返回尾节点
{
int*data=(int*)malloc(sizeof(int)*maxsize),i;
printf("采集一组波形数据（最大采集个数%d）：",maxsize);
for(i=0;i<maxsize;i++)
scanf("%d",&data[i]);

ARR1*arrNew=(ARR1*)malloc(sizeof(ARR1));
arrNew->data=data;
arrNew->next=NULL;

if(arrHead->next==NULL)//插入第一组数组作为首节点
arrHead->next=arrNew;
else
arrTail->next=arrNew;

arrTail=arrNew;
returnarrTail;
}
intfindMaxF(ARR1*arrHead)//查找最大峰值
{
inti,maxNum=0,maxf=0;
while(arrHead->next!=NULL)
{
maxNum=0;
for(i=0;i<maxsize;i++)//获取每组数据的峰值
{
if(arrHead->next->data[i]>maxNum)
maxNum=arrHead->next->data[i];
}
if(maxNum>maxf)//获取最大峰值
maxf=maxNum;
arrHead=arrHead->next;
}
returnmaxf;
}
intremoveMinF(ARR1*arrHead)//移除最小峰值数据组返回最小峰值
{
inti,maxNum=0,minf=INT_MAX;
ARR1*minDataSave=NULL,*arrHeadSave=arrHead;
while(arrHead->next!=NULL)
{
maxNum=0;
for(i=0;i<maxsize;i++)//获取每组数据的峰值
{
if(arrHead->next->data[i]>maxNum)
maxNum=arrHead->next->data[i];
}
if(maxNum<minf)//获取最小峰值
{
minDataSave=arrHead->next;
minf=maxNum;
}
arrHead=arrHead->next;
}

arrHead=arrHeadSave;
//移除最小峰值数据组
while(arrHead->next!=NULL)
{
if(arrHead->next==minDataSave)//删除节点重组链表
{
arrHead->next=minDataSave->next;
minDataSave->next=NULL;
free(minDataSave->data);//释放节点内存
free(minDataSave);
break;
}
arrHead=arrHead->next;
}

returnminf;
}

❸ python 如何定义动态二维数组

追加字符串行表主要的二维列表。由于多维名单基本上列出清单，一个两维的名单将代表一个单一的清单，其中包含其他列表。 .，因为Python列表是动态的，首先你可以使用“追加”功能容易添加和删除其他列表：

❹ python中如何使用二维数组

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 tablefor d1 in range(6):for d2 in range(6):table[d1][d2]= d1+d2+2print table123456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 ] += 112345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 fqfor row in table:for c in row:fq[c] += 1print fq[2:

❺ python二维数组怎么求交集

本文实例讲述了python获得两个数组交集、并集、差集的房部分。分享给大家供大家参考。具体如下：
1. 获取两个list 的交集
#方法一:
a=[2,3,4,5]
b=[2,5,8]
tmp = [val for val in a if val in b]
print tmp
#[2, 5]

#方法二
print list(set(a).intersection(set(b)))

2. 获取两个list 的并集

print list(set(a).union(set(b)))

3. 获取两个 list 的差集

print list(set(b).difference(set(a))) # b中有而a中没有的

通过以上方法，就能处理python list 的交集，并集，差集了。

❻ python分治法求二维数组局部峰值方法

python分治法求二维数组局部峰值方法
下面小编就为大家分享一篇python分治法求二维数组局部峰值方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
题目的意思大致是在一个n*m的二维数组中，找到一个局部峰值。峰值要求大于相邻的四个元素（数组边界以外视为负无穷），比如最后我们找到峰值A[j][i]，则有A[j][i] > A[j+1][i] && A[j][i] > A[j-1][i] && A[j][i] > A[j][i+1] && A[j][i] > A[j][i-1]。返回该峰值的坐标和值。
当然，最简单直接的方法就是遍历所有数组元素，判断是否为峰值，时间复杂度为O(n^2)
再优化一点求每一行（列）的最大值，再通过二分法找最大值列的峰值（具体方法可见一维数组求峰值），这种算法时间复杂度为O(logn)
这里讨论的是一种复杂度为O(n)的算法，算法思路分为以下几步：
1、找“田”字。包括外围的四条边和中间横竖两条边（图中绿色部分），比较其大小，找到最大值的位置。（图中的7）

2、找到田字中最大值后，判断它是不是局部峰值，如果是返回该坐标，如果不是，记录找到相邻四个点中最大值坐标。通过该坐标所在的象限缩小范围，继续比较下一个田字

3、当范围缩小到3*3时必定会找到局部峰值（也可能之前就找到了）
关于为什么我们选择的范围内一定存在峰值，大家可以这样想，首先我们有一个圈，我们已知有圈内至少有一个元素大于这个圈所有的元素，那么，是不是这个圈中一定有一个最大值？
可能说得有点绕，但是多想想应该能够理解，也可以用数学的反证法来证明。
算法我们理解后接下来就是代码实现了，这里我用的语言是python（初学python，可能有些用法上不够简洁请见谅），先上代码：
import numpy as np
def max_sit(*n): #返回最大元素的位置
temp = 0
sit = 0
for i in range(len(n)):
if(n[i]>temp):
temp = n[i]
sit = i
return sit
def dp(s1,s2,e1,e2):
m1 = int((e1-s1)/2)+s1 #row
m2 = int((e2-s1)/2)+s2 #col
nub = e1-s1
temp = 0
sit_row = 0
sit_col = 0
for i in range(nub):
t = max_sit(list[s1][s2+i], #第一排
list[m1][s2+i], #中间排
list[e1][s2+i], #最后排
list[s1+i][s2], #第一列
list[s1+i][m2], #中间列
list[s1+i][e2], #最后列
temp)
if(t==6):
pass
elif(t==0):
temp = list[s1][s2+i]
sit_row = s1
sit_col = s2+i
elif(t==1):
temp = list[m1][s2+i]
sit_row = m1
sit_col = s2+i
elif(t==2):
temp = list[e1][s2+i]
sit_row = e1
sit_col = s2+i
elif(t==3):
temp = list[s1+i][s2]
sit_row = s1+i
sit_row = s2
elif(t==4):
temp = list[s1+i][m2]
sit_row = s1+i
sit_col = m2
elif(t==5):
temp = list[s1+i][e2]
sit_row = s1+i
sit_col = m2
t = max_sit(list[sit_row][sit_col], #中
list[sit_row-1][sit_col], #上
list[sit_row+1][sit_col], #下
list[sit_row][sit_col-1], #左
list[sit_row][sit_col+1]) #右
if(t==0):
return [sit_row-1,sit_col-1]
elif(t==1):
sit_row-=1
elif(t==2):
sit_row+=1
elif(t==3):
sit_col-=1
elif(t==4):
sit_col+=1
if(sit_row<m1):
e1 = m1
else:
s1 = m1
if(sit_col<m2):
e2 = m2
else:
s2 = m2
return dp(s1,s2,e1,e2)
f = open("demo.txt","r")
list = f.read()
list = list.split("n") #对行进行切片
list = ["0 "*len(list)]+list+["0 "*len(list)] #加上下的围墙
for i in range(len(list)): #对列进行切片
list[i] = list[i].split()
list[i] = ["0"]+list[i]+["0"] #加左右的围墙
list = np.array(list).astype(np.int32)
row_n = len(list)
col_n = len(list[0])
ans_sit = dp(0,0,row_n-1,col_n-1)
print("找到峰值点位于：",ans_sit)
print("该峰值点大小为：",list[ans_sit[0]+1,ans_sit[1]+1])
f.close()

首先我的输入写在txt文本文件里，通过字符串转换变为二维数组，具体转换过程可以看我上一篇博客——python中字符串转换为二维数组。（需要注意的是如果在windows环境中split后的列表没有空尾巴，所以不用加list.pop()这句话）。有的变动是我在二维数组四周加了“0”的围墙。加围墙可以再我们判断峰值的时候不用考虑边界问题。

max_sit(*n)函数用于找到多个值中最大值的位置，返回其位置，python的内构的max函数只能返回最大值，所以还是需要自己写，*n表示不定长参数，因为我需要在比较田和十（判断峰值）都用到这个函数
def max_sit(*n): #返回最大元素的位置
temp = 0
sit = 0
for i in range(len(n)):
if(n[i]>temp):
temp = n[i]
sit = i
return sit
dp(s1,s2,e1,e2)函数中四个参数的分别可看为startx，starty，endx，endy。即我们查找范围左上角和右下角的坐标值。
m1,m2分别是row 和col的中间值，也就是田字的中间。
def dp(s1,s2,e1,e2):
m1 = int((e1-s1)/2)+s1 #row
m2 = int((e2-s1)/2)+s2 #col

依次比较3行3列中的值找到最大值，注意这里要求二维数组为正方形，如果为矩形需要做调整
for i in range(nub):
t = max_sit(list[s1][s2+i], #第一排
list[m1][s2+i], #中间排
list[e1][s2+i], #最后排
list[s1+i][s2], #第一列
list[s1+i][m2], #中间列
list[s1+i][e2], #最后列
temp)
if(t==6):
pass
elif(t==0):
temp = list[s1][s2+i]
sit_row = s1
sit_col = s2+i
elif(t==1):
temp = list[m1][s2+i]
sit_row = m1
sit_col = s2+i
elif(t==2):
temp = list[e1][s2+i]
sit_row = e1
sit_col = s2+i
elif(t==3):
temp = list[s1+i][s2]
sit_row = s1+i
sit_row = s2
elif(t==4):
temp = list[s1+i][m2]
sit_row = s1+i
sit_row = m2
elif(t==5):
temp = list[s1+i][e2]
sit_row = s1+i
sit_row = m2

判断田字中最大值是不是峰值，并找不出相邻最大值
t = max_sit(list[sit_row][sit_col], #中
list[sit_row-1][sit_col], #上
list[sit_row+1][sit_col], #下
list[sit_row][sit_col-1], #左
list[sit_row][sit_col+1]) #右
if(t==0):
return [sit_row-1,sit_col-1]
elif(t==1):
sit_row-=1
elif(t==2):
sit_row+=1
elif(t==3):
sit_col-=1
elif(t==4):
sit_col+=1
缩小范围，递归求解
if(sit_row<m1):
e1 = m1
else:
s1 = m1
if(sit_col<m2):
e2 = m2
else:
s2 = m2

return dp(s1,s2,e1,e2)
好了，到这里代码基本分析完了。如果还有不清楚的地方欢迎下方留言。
除了这种算法外，我也写一种贪心算法来求解这道题，只可惜最坏的情况下算法复杂度还是O(n^2),QAQ。
大体的思路就是从中间位置起找相邻4个点中最大的点，继续把该点来找相邻最大点，最后一定会找到一个峰值点，有兴趣的可以看一下，上代码：
#!/usr/bin/python3
def dp(n):
temp = (str[n],str[n-9],str[n-1],str[n+1],str[n+9]) #中 上 左 右 下
sit = temp.index(max(temp))
if(sit==0):
return str[n]
elif(sit==1):
return dp(n-9)
elif(sit==2):
return dp(n-1)
elif(sit==3):
return dp(n+1)
else:
return dp(n+9)
f = open("/home/nancy/桌面/demo.txt","r")
list = f.read()
list = list.replace(" ","").split() #转换为列表
row = len(list)
col = len(list[0])
str="0"*(col+3)
for x in list: #加围墙 二维变一维
str+=x+"00"
str+="0"*(col+1)
mid = int(len(str)/2)
print(str,mid)
p = dp(mid)
print (p)
f.close()
以上这篇python分治法求二维数组局部峰值方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

❼ Python如何对二维数组求和

Python对二维数组求和的方法：首先定义好一个二维数组；然后使用map函数对数组里每一个元素进行sum操作即可对二维数组求和。

关于二维数组求和的几种方法：

a = [[1,2],[3,4],[5,6]]

方法一 sum(map(sum,a))

map(func,a) 函数是对a中的每一个元素进行sum操作

解释一下map函数， map(fund, a) equals [func(i) for i in a] and return a list

方法二 sum(sum(i) for i in a)

方法三 sum(sum(a[i]) for i in range(len(a)))

方法四 rece(lambda x,y:x+y , rece(lambda x,y:x+y, a))

解释一下rece(fun,a),rece返回的是一个结果值而不是一个list，第一步的时候是（［1，2］＋［3，4］） ＋ ［5，6］

得到一个［1，2，3，4，5，6］， 然后进行的运算是（（（（（1+2）＋3）＋4）＋5）＋6） ＝ 21

一般来说最常用的还是1和3这两种方法，不知道map or rece, 一般都会采用3， 而知道的应该会采用1，比较简洁。

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❽ Python二维数组运算

二维数组示例：
a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
print a
print a[0]
print a[1]
print a[2]
print a[0][0],a[0][1],a[0][2]
sum=0
for i in range(0,3):
for j in range(0,3):
sum=sum+a[i][j]
print sum