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python之a(chǎn)rray賦值技巧分享

 更新時(shí)間:2019年11月28日 08:42:40   作者:Richard1905  
今天小編就為大家分享一篇python之a(chǎn)rray賦值技巧分享,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

首先上一段程序:

import numpy as np

list_a = list(range(10))
print("list_a: {}".format(list_a))

array_a = np.array(list_a)
print("array_a: {}".format(array_a))

list_b = [True,False,True,True,False,False,True,False,True,False]
print("list_b: {}".format(list_b))

array_b = np.array(list_b)
print("array_b: {}".format(array_b))

mask = np.zeros(10,dtype=np.bool)
print("mask: {}".format(mask))

下面是這段程序的輸出:

list_a: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
array_a: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
list_b: [True, False, True, True, False, False, True, False, True, False]
array_b: [ True False True True False False True False True False]
mask: [False False False False False False False False False False]

從輸出可以看出list和array的不同之處是list是以逗號(hào)作為分隔符,而array是以空格作為分隔符。還有numpy中的zeros生成的是array。其實(shí),list和array還有很多的不同之處,例如:

list是Python中的普通列表對(duì)象,支持append和attend操作,沒(méi)有shape屬性;array是numpy數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)象,不支持append和attend操作,具有shape屬性。

一個(gè)list中可以存放不同類型的數(shù)據(jù),如int、float、str或者布爾型;而array中只能存放相同類型的數(shù)據(jù)。

list不支持乘法操作;array支持乘法操作。

而對(duì)于賦值操作,操作對(duì)象只能是array,而索引可以是array也可以是list:

d = array_a[list_b]
print("array_a[list_b]: {}".format(d))

e = array_a[array_b]
print("array_a[array_b]: {}".format(e))

mask[list_b] = 1
print("mask: {}".format(mask))

輸出如下:

array_a[list_b]: [0 2 3 6 8]
array_a[array_b]: [0 2 3 6 8]
mask: [ True False True True False False True False True False]

此番操作可以將array_a中對(duì)應(yīng)b數(shù)組或列表True位上的元素組成一個(gè)新的數(shù)組。

如果對(duì)列表進(jìn)行如此賦值操作,即把程序中的array_a換成list_a,則會(huì)報(bào)錯(cuò):

d = list_a[list_b]
TypeError: list indices must be integers or slices, not list

e = list_a[array_b]
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

以上這篇python之a(chǎn)rray賦值技巧分享就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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