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numpy中怎么數(shù)組元素統(tǒng)一賦值-創(chuàng)新互聯(lián)

這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會給大家?guī)碛嘘P(guān)numpy中怎么數(shù)組元素統(tǒng)一賦值,文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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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

這兩段看上去似乎出現(xiàn)了行為不一致,其實(shí)利用一般面向?qū)ο蟮臉?biāo)簽理解模型還是能夠理解的。

例子1中,加上了索引之后的標(biāo)簽其實(shí)指代的就是具體的存儲區(qū),而例子2中,直接使用了一個標(biāo)簽而已。那么這樣如何實(shí)現(xiàn)對一個一維數(shù)組的全體賦值呢?其實(shí)只需要進(jìn)行全部元素的索引即可,

具體方法實(shí)現(xiàn)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.])

上述就是小編為大家分享的numpy中怎么數(shù)組元素統(tǒng)一賦值了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道。

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