python中实现数组和列表读取一列的方法

在python中，普通的列表list和numpy中的数组array是不一样的，最大的不同是：一个列表中可以存放不同类型的数据，包括int、float和str，甚至布尔型；而一个数组中存放的数据类型必须全部相同，int或float。

在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并非数据，这样保存一个list就太麻烦了，例如list1=[1,2,3,4]需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu，而array1=numpy.array([1,2,3,4])只需要存放四个数据，读取和计算更加方便，因此在做纯数字操作时，建议使用array。

也正因为列表可以存放不同类型的数据，因此列表中每个元素的大小可以相同，也可以不同，也就不支持一次性读取一列，即使是对于标准的二维数字列表：

>>> a=[[1,2,3],[4,5,6]]
>>> a[0] #取一行
[1, 2, 3]
>>> a[:,0] #尝试用数组的方法读取一列失败
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

我们需要用列表解析的方法读取一列：

>>> b=[x[0] for x in a]
>>> print(b)
[1, 4]

而对于数组，可以直接读取：

>>> import numpy as np
>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a[:,0]
array([1, 4])

当然列表在处理混合数据时也有着独特的优势。

以上这篇python中实现数组和列表读取一列的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行方法

    原始数据的DF: 此时,我要选择列名isInfected为"手足口病"的样本行: 总结:选择DataFrame里面某一列等于某个值的所有行,用一条命令即可解决即: df.loc[df['columnName']=='the value'] 以上这篇根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例

    如下所示: import numpy as np a=np.arange(9).reshape(3,3) a Out[31]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) 矩阵的某一行 a[1] Out[32]: array([3, 4, 5]) 矩阵的某一列 a[:,1] Out[33]: array([1, 4, 7]) b=np.eye(3,3) b Out[36]: array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0.,

  • 在python中只选取列表中某一纵列的方法

    如下所示: >>> a=random.randint(1,6,(5,3)) >>> a array([[5, 3, 1], [5, 5, 1], [5, 1, 3], [1, 4, 3], [5, 1, 2]]) >>> b=a.tolist() >>> b#选取b列表的前2列 [[5, 3, 1], [5, 5, 1], [5, 1, 3], [1, 4, 3], [5, 1, 2]] >>> c=mat(b) &

  • 取numpy数组的某几行某几列方法

    这个操作在numpy数组上的操作感觉有点麻烦,但是也没办法. 例如 a = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 取 a 的 2 3 行, 1 2 列 c=[1,2] d =[0,1] 若写为 b = a[c,d] output: [4 8] 取的是 第二行第一列 和第三行第二列的数据 这并不是我们想要的结果. 正确做法是: b = a[c]先取想要的行数据 b = b[:,d] print(b) output: [[4 5] [7 8]] 这才是我们想要的结果.必须要经过这两

  • python中实现数组和列表读取一列的方法

    在python中,普通的列表list和numpy中的数组array是不一样的,最大的不同是:一个列表中可以存放不同类型的数据,包括int.float和str,甚至布尔型:而一个数组中存放的数据类型必须全部相同,int或float. 在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址,简单的说就是指针,并非数据,这样保存一个list就太麻烦了,例如list1=[1,2,3,4]需要4个指针和四个数据,增加了存储和消耗cpu,而array1=numpy.array([1,2,3,4])只需要存放四个数据

  • Python中的模块导入和读取键盘输入的方法

    导入模块 import 语句 想使用Python源文件,只需在另一个源文件里执行import语句,语法如下: import module1[, module2[,... moduleN] 当解释器遇到import语句,如果模块在当前的搜索路径就会被导入. 搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表.如想要导入模块hello.py,需要把命令放在脚本的顶端: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 导入模块 import support # 现

  • python中的二维列表实例详解

    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

  • 一篇文章弄懂Python中所有数组数据类型

    前言 数组类型是各种编程语言中基本的数组结构了,本文来盘点下Python中各种"数组"类型的实现. list tuple array.array str bytes bytearray 其实把以上类型都说成是数组是不准确的.这里把数组当作一个广义的概念,即把列表.序列.数组都当作array-like数据类型来理解. 注意本文所有代码都是在Python3.7中跑的^_^ 0x00 可变的动态列表list list应该是Python最常用到的数组类型了.它的特点是可变的.能动态扩容,可存储

  • Python中对数组集进行按行打乱shuffle的方法

    如下所示: import numpy as np y1=np.random.randint(2,10,(5,3)) print ("排序列表:", y1) np.random.shuffle(y1) print ("随机排序列表:", y1) 以上这篇Python中对数组集进行按行打乱shuffle的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • python中numpy数组与list相互转换实例方法

    python的使用之所以方便,原因之一就是各种数据类型各样轻松的转换,例如numpy数组和list的相互转换,只需要函数方法的使用就可以处理.numpy数组使用numpy中的array()函数转换为list,list转使用tolist()方法转换为numpy数组,本文将向大家演示相互转换的过程. 1.numpy数组转list:使用numpy中的array()函数 np.array(a) array([ 3.234, 34. , 3.777, 6.33 ]) #转换后,可进行np.array的方法

  • python中ndarray数组的索引和切片的使用

    索引和切片相当于是对数组中内容的读(read)或者查询(inquiry).是我们获取有用信息(demanded infomation)的重要方法. 对于索引 对于1维数组:在数组名的后面用中括号[]包括索引编号,括号中填写所查询数组的编码.比如:data[1] 对于n维数组:有两种方式 第一种:用列表表示所查询数的坐标值,如data_2dim[1,0] 第二种:把多维数组看成一位数组套娃,依次取值,如data_2dim[1][0] 对于切片 对于1维数组:在数组名后加上中括号[],在括号中填写切

  • 浅析Python中元祖、列表和字典的区别

    1.列表(list) list是处理一组有序项目的数据结构,即你可以在一个列表中存储一个序列的项目. 列表中的项目应该包括在方括号中,这样Python就知道你是指明一个列表.一旦你创建了一个列表,就可以添加.删除,或者是搜索列表中的项目.由于你可以增加或者删除项目,我们说列表是可变的数据类型,即这种类型是可以被改变的,且列表是可以嵌套的. 实例: #coding=UTF-8 #author:RXS002 animalslist = ['fox','tiger','rabbit','snake']

  • 基于Python中numpy数组的合并实例讲解

    Python中numpy数组的合并有很多方法,如 - np.append() - np.concatenate() - np.stack() - np.hstack() - np.vstack() - np.dstack() 其中最泛用的是第一个和第二个.第一个可读性好,比较灵活,但是占内存大.第二个则没有内存占用大的问题. 方法一--append parameters introduction arr 待合并的数组的复制(特别主页是复制,所以要多耗费很多内存) values 用来合并到上述数组

  • python中字符串数组逆序排列方法总结

    python中字符串数组如何逆序排列?下面给大家介绍几种方法: 1.数组倒序: 原始元素的倒序排列 (1)切片 >>> arr = [1,2,3,4,3,4]>>> print (arr[::-1])[4, 3, 4, 3, 2, 1] (2)reverse() >>> arr = [1,2,3,4,3,4]>>> arr.reverse()>>> print (arr)[4, 3, 4, 3, 2, 1] (3)r

随机推荐