对numpy中数组元素的统一赋值实例
作者:grey_csdn 发布时间:2021-05-31 18:47:37
标签:numpy,数组,赋值
Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊,很多时候理解的不深入。今天单独列写相关的知识点,进行总结一下。
先看两个代码片小例子:
例子1:
In [2]: arr =np.empty((8,4))
In [3]: arr
Out[3]:
array([[ 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.]])
In [4]: arr[1] = 1
In [5]: arr
Out[5]:
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 1., 1., 1., 1.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
例子2:
In [6]: arr1 =np.empty(2)
In [8]: arr1
Out[8]:array([ 7.74860419e-304, 7.74860419e-304])
In [9]: arr1 = 0
In [10]: arr1
Out[10]: 0
这两段看上去似乎出现了行为不一致,其实利用一般面向对象的标签理解模型还是能够理解的。
例子1中,加上了索引之后的标签其实指代的就是具体的存储区,而例子2中,直接使用了一个标签而已。那么这样如何实现对一个一维数组的全体赋值呢?其实只需要进行全部元素的索引即可,
具体方法实现如下:
In [11]: arr1 =np.empty(2)
In [12]: arr1
Out[12]: array([0., 0.])
In [13]: arr1[:]
Out[13]: array([0., 0.])
In [14]: arr1[:] =0
In [15]: arr1
Out[15]: array([0., 0.])
看起来似乎蛮简单,但是不做一下稍微深入一点的分析,理解起来确实是还有一点点难度。
来源:https://blog.csdn.net/grey_csdn/article/details/69371695
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