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對numpy中數組元素的統一賦值實例
2018-07-21
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對numpy中數組元素的統一賦值實例

Numpy中的數組整體處理賦值操作一直讓我有點迷糊，很多時候理解的不深入。今天單獨列寫相關的知識點，進行總結一下。


先看兩個代碼片小例子：
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了行為不一致，其實利用一般面向對象的標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簽其實指代的就是具體的存儲區，而例子2中，直接使用了一個標簽而已。那么這樣如何實現對一個一維數組的全體賦值呢？其實只需要進行全部元素的索引即可，
具體方法實現如下：    
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.])
看起來似乎蠻簡單，但是不做一下稍微深入一點的分析，理解起來確實是還有一點點難度。
以上這篇對numpy中數組元素的統一賦值實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考


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