Python中反转二维数组的行和列问题

本文实例讲述了python对数组进行反转的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: arr = [1,2,3] arr.reverse() print(arr) 输出: [3,2,1] 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

python3中,list有个reverse函数,用来反转列表元素,但是如果想要反转部分元素呢? a = [1,2,3,4,5] a[0:3].reverse() # not work!!! print(a) >>[1, 2, 3, 4, 5] a = [1,2,3,4,5] c = a[0:3] c.reverse() #曲线救国方法,就是开销大了点 a[:3] = c[:] print(a) >>[3, 2, 1, 4, 5] a = [1,2,3,4,5] a[0:3] =

目录 Python反转二维数组的行和列 python数组反转 总结 Python反转二维数组的行和列 代码如下: import numpy as np arr=np.arange(12).reshape(4,3) print("原数组") print(arr) print("翻转行") print(arr[::-1]) print("翻转列") print(arr[:,::-1]) 结果如下: 原数组[[ 0  1  2] [ 3  4  5] 

关于python中的二维数组,主要有list和numpy.array两种. 好吧,其实还有matrices,但它必须是2维的,而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的. 我们主要讨论list和numpy.array的区别: 我们可以通过以下的代码看出二者的区别 >>import numpy as np >>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] >>a [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] >>type(a

如何根据二维数组中的某一行或者某一列排序?假设data是一个numpy.array类型的二维数组,可以利用numpy中的argsort函数进行实现,代码实例如下: data = data[data[:,2].argsort()] #按照第3列对行排序 注意:argsort返回的只是排好序后的行索引,不会改变原数组. 按照某行进行排序,可以利用转置操作,代码如下所示: data = data.T(data.T[:,2].argsort()).T # 按照第3行对列进行排序 也可以直接按行进行排序,

需要在程序中使用二维数组,网上找到一种这样的用法: #创建一个宽度为3,高度为4的数组 #[[0,0,0], # [0,0,0], # [0,0,0], # [0,0,0]] myList = [[0] * 3] * 4 但是当操作myList[0][1] = 1时,发现整个第二列都被赋值,变成 [[0,1,0], [0,1,0], [0,1,0], [0,1,0]] 为什么...一时搞不懂,后面翻阅The Python Standard Library 找到答案 list * n->n sha

有一道算法题题目的意思是在二维数组里找到一个峰值.要求复杂度为n. 解题思路是找田字(四边和中间横竖两行)中最大值,用分治法递归下一个象限的田字. 在用python定义一个二维数组时可以有list和numpy.array两种方式,看了几篇python中二维数组的建立的博客发现大多都是建立的初始化的二维数组,而我需要通过文件读取得到的是字符串,再把字符串转换为二维数组,找不到解决方法还是决定自己来转换. 首先,最开始的字符串输出如下,数字之间有空格 思路就是把先按换行符进行切片,再对每一行的字符再

1. 使用输入值初始化列表 nums = [] rows = eval(input("请输入行数:")) columns = eval(input("请输入列数:")) for row in range(rows): nums.append([]) for column in range(columns): num = eval(input("请输入数字:")) nums[row].append(num) print(nums) 输出结果为: 请

.csv数据格式 10*3,dataSet 1.1,1.5,2.5 1.3,1.9,3.2 1.5,2.3,3.9 1.7,2.7,4.6 1.9,3.1,5.3 2.1,3.5,6 2.3,3.9,6.7 2.5,4.3,7.4 2.7,4.7,8.1 2.9,5.1,8.8 将该数据的前8行的前两列复制到一个新的数组中,核心代码如下(trainData为新数组): m, n = np.shape(dataSet) trainData = np.ones((m, n)) trainData[: