python多维数组函数 python有多维数组吗

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python多维数组函数；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python多维数组函数， 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 reduce(lambda x,y:x+y , reduce(lambda x,y:x+y, a))

   解释一下reduce(fun,a),reduce返回的是一个结果值而不是一个listpython多维数组函数，第一步的时候是（［1python多维数组函数，2］＋［3python多维数组函数，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 reduce, 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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相关问答

Q1: python中(int)(num)对吗

不对。

int函数是将字符串或者数字变成整形python多维数组函数，其具体表示形式为int（）python多维数组函数，num函数是将对象转为具有向量算术运算和复杂广播能力python多维数组函数的多维数组python多维数组函数，其表示形式为num（）。

Python中python多维数组函数，函数只能单独使用。

Q2: 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》

Q3: python中如何表示多维数组

在Python中python多维数组函数，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python多维数组函数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python多维数组函数了一个“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python多维数组函数他示例：

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:

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