Python中X[:,0]和X[:,1]的用法
X[:,0]是numpy中数组的一种写法,表示对一个二维数组,取该二维数组第一维中的所有数据,第二维中取第0个数据,直观来说,X[:,0]就是取所有行的第0个数据, X[:,1] 就是取所有行的第1个数据。
举例说明:import numpy as np X = np.array([[0,1],[2,3],[4,5],[6,7],[8,9],[10,11],[12,13],[14,15],[16,17],[18,19]])print X[:,0]
X[:,0]输出结果是:
import numpy as np X = np.array([[0,1],[2,3],[4,5],[6,7],[8,9],[10,11],[12,13],[14,15],[16,17],[18,19]])print X[:,1]
X[:,1]输出结果是:
X[n,:]是取第1维中下标为n的元素的所有值。
X[1,:]即取第一维中下标为1的元素的所有值,输出结果:
X[:, m:n],即取所有数据的第m到n-1列数据,含左不含右
例:输出X数组中所有行第1到2列数据X = np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8],[9,10,11],[12,13,14],[15,16,17],[18,19,20]])print X[:,1:3]
输出结果:
补充:python中的[1:]、[::-1]、X[:,m:n]和X[1,:]
Python中的[1:]意思是去掉列表中第一个元素(下标为0),去后面的元素进行操作,以一个示例题为例,用在遍历中统计个数:
题:读入N名学生的成绩,将获得某一给定分数的学生人数输出。
输入格式:输入在第1行给出不超过10^5^的正整数N,即学生总人数。随后1行给出N名学生的百分制整数成绩,中间以空格分隔。最后1行给出要查询的分数个数K(不超过N的正整数),随后是K个分数,中间以空格分隔。
输出格式:在一行中按查询顺序给出得分等于指定分数的学生人数,中间以空格分隔,但行末不得有多余空格。
stu_num = input(’请输入学生总人数:’)stu_grade = input(’请输入每位学生的成绩(百分制),并以空格分开:’).split() # 将如数的字符串转化成列表num_and_grade = input(’请输入要统计几个分数,以及每个分数值,以空格分开:’).split() # 转成列表格式result = [] # 定义一个新列表保存结果for i in num_and_grade[1:]: # 定义变量i,遍历num_and_grade[]列表中除了第一个元素的其他元素 result.append(str(stu_grade.count(i))) # 利用Python的count()函数统计相应i值在列表stu_grade[]列表中的个数,转换成字符串格式并追加到result[]列表中print(' '.join(result)) # 列表转换成字符串格式,打印结果
结果:
请输入学生总人数:10
请输入每位学生的成绩(百分制),并以空格分开:88 99 75 88 95 42 78 88 95 99
请输入要统计几个分数,以及每个分数值,以空格分开:3 88 99 95
3 2 2
Python中的[::-1]这个是python的slice notation的特殊用法。
b = a[i:j] 表示复制a[i]到a[j-1],以生成新的list对象
当i缺省时,默认为0,即 a[:3]相当于 a[0:3]
当j缺省时,默认为len(alist), 即a[1:]相当于a[1:10]
当i,j都缺省时,a[:]就相当于完整复制一份a了
b = a[i:j:s]这种格式呢,i,j与上面的一样,但s表示步进,缺省为1.
所以a[i:j:1]相当于a[i:j]
当s<0时:i缺省时,默认为-1; j缺省时,默认为-len(a)-1
所以a[::-1]相当于 a[-1:-len(a)-1:-1],也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍。
a = [’a’,’b’,’c’,’d’,’e’,’f’,’g’,’h’,’g’,’k’,’l’,’m’]b = a[:] # 列表切片,表示把列表a[]的值全部正序复制到列表b[]中print(b) # [’a’, ’b’, ’c’, ’d’, ’e’, ’f’, ’g’, ’h’, ’g’, ’k’, ’l’, ’m’]# b = a[n:m]表示列表切片,复制列表a[n]到a[m-1]的内容到新的列表对象b[]# 当n缺省时,默认为0,即a[:m]# 当m缺省时,默认到最后,即a[n:]b1 = a[1:4]print(b1) # [’b’, ’c’, ’d’]b2 = a[:3]print(b2) # [’a’, ’b’, ’c’]b3 = a[1:]print(b3) # [’b’, ’c’, ’d’, ’e’, ’f’, ’g’, ’h’, ’g’, ’k’, ’l’, ’m’]# b = a[i:j:s]这种格式呢,i,j与上面的一样,但s表示步进,缺省为1,s可以取任何数字.# 所以a[i:j:1]相当于a[i:j]b4 = a[1:5:2]print(b4) # [’b’, ’d’]b5 = a[:5:-1] # 从末尾倒数取值print(b5) # [’m’, ’l’, ’k’, ’g’, ’h’, ’g’]b6 = a[5::-2]print(b6) # 从a[n]处倒数取值b7 = a[::-1] # 到这取值print(b7) # [’m’, ’l’, ’k’, ’g’, ’h’, ’g’, ’f’, ’e’, ’d’, ’c’, ’b’, ’a’]
输出结果:
[’a’, ’b’, ’c’, ’d’, ’e’, ’f’, ’g’, ’h’, ’g’, ’k’, ’l’, ’m’]
[’b’, ’c’, ’d’]
[’a’, ’b’, ’c’]
[’b’, ’c’, ’d’, ’e’, ’f’, ’g’, ’h’, ’g’, ’k’, ’l’, ’m’]
[’b’, ’d’]
[’m’, ’l’, ’k’, ’g’, ’h’, ’g’]
[’f’, ’d’, ’b’]
[’m’, ’l’, ’k’, ’g’, ’h’, ’g’, ’f’, ’e’, ’d’, ’c’, ’b’, ’a’]
Python中的X[:,m:n]和X[1,:]X[:,0]是numpy中数组的一种写法,表示对一个二维数组,取该二维数组第一维中的所有数据,第二维中取第0个数据,直观来说,X[:,0]就是取所有行的第0个数据, X[:,1] 就是取所有行的第1个数据。
X[n,:]是取第1维中下标为n的元素的所有值。
X[:, m:n],即取所有数据的第m到n-1列数据,含左不含右
import numpy as npX = np.array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11],[12,13,14,15]]) # 定义二维数组print(X[:,0]) # 取数组X二维数组中每一个的0号下标对应的值 [0 4 8 12]print(X[1,:]) # 取数组X一维数组中的第一组全部数值 [0 1 2 3]print(X[:,1:3]) #取所有数据的第1列到3-1列数据,从第0列开始计算,结果如下:’’’[[1 2] [5 6] [9 10] [13 14]]’’’
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持好吧啦网。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。