
python矩陣大小 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的精選貼文
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#1. 獲取Python 陣列的長度| D棧 - Delft Stack
Python Array. 創建時間: December-02, 2021. 如何檢查物件的長度因一種程式語言而異。雖然一些程式設計師可能會選擇使用 count() 方法,其他人可能會選擇 .length() ...
#2. python中的size,shape,len,count_海晨威的博客
shape ():得到矩阵每维的大小 np. shape (a),返回值为(2,3). 另外要注意的是,shape和size既可以作为函数,也可以作为ndarray的属性
#3. Python:查看矩阵大小,查看列表大小- chamie - 博客园
对于Python3.5 查看矩阵大小查看列表大小. ... print matrix.size #矩阵所有数据的个数. 8. >>> print matrix1.dtype #矩阵每个数据 ... 分类: Python.
在上篇博文中介紹了python中常見的二維陣列:list與numpy.array。在很多情況下我們需要獲取陣列的大小,閱讀過一些python程式碼可以發現,常見的方法 ...
#5. NumPy 陣列維度、形狀與軸
... 只是個簡便的函式,它的底層是逐一取出每個元素來套用指定的純Python 函式,速度並不快,若要提昇速度,必須分解任務、設計出更適合的NumPy 陣列以進行運算。
#6. Python List len()方法 - 菜鸟教程
Python List len()方法Python 列表描述len() 方法返回列表元素个数。 语法len()方法语法: len(list) 参数list -- 要计算元素个数的列表。 返回值返回列表元素个数。
#7. [Day07]Learning Numpy - 建立、合併、分割 - iT 邦幫忙
某些時候Numpy的陣列就像是Python內建的list型態,但Numpy提供更有效率的儲存和操作。 ... stop, num, endpoint=True):num代表陣列的大小示範建立上述兩種陣列.
#8. NumPy 筆記:陣列ndarray - 一個地球人在臺北
NumPy 是Python 的運算套件,提供陣列 (ndarray)、矩陣 (matrix)……等常用的數學工具,運算速度比Python 內建的資料格式快很多。NumPy 已經將許多常用 ...
#9. D1:Numpy 陣列的定義與屬性- Python資料科學程式- Cupoy
NumPy 簡介. NumPy 是廣受歡迎的open source Python 程式庫,支援多維度陣列與矩陣運算,也針對陣列 ...
#10. Lecture 8 進階多物件控制(array) - Joy of Code
在Python預設的程式語言中,有list指令來一次儲存眾多元素,但是並沒有array這種 ... 雖然它看起來和1列N行的矩陣很像,但是它們實際上差了一個維度,1列N行的矩陣是2 ...
#11. 修改陣列形狀- NumPy 教學 - STEAM 教育學習網
等,而NumPy 提供了reshape、flatten...等方法,可以很快速的改變陣列的排列,這篇教學將會介紹相關的用法。 本篇使用的Python 版本為3.7.12,所有範例可使用Google ...
#12. Python 學習筆記: Numpy 測試(二) : 陣列的屬性 ... - 小狐狸事務所
dtype, 陣列元素之資料型態 ; ndim, 陣列的軸數(axis), 表示n-D 陣列 ; shape, 以tuple 表示陣列的形狀(各軸的元素個數) : (2, 3)=2x3 維 ; size, 陣列的大小 ...
#13. numpy矩陣簡介 - 計算物理
... 4) print(b) print(a.shape) # 矩陣的維度與大小print(b.shape) ... type(L)) y = np.arange(10) # 類似Python 的range, 但是回傳array print ('y=',y) z ...
#14. 如何在python中找到numpy矩阵的长度(或维度、大小)? - 腾讯云
对于python中的numpy矩阵. from numpy import matrix A = matrix([[1,2],[3,4]]) 复制. 如何找到这个矩阵的行(或列)的长度?同样,我如何知道行数或列数?
#15. 程式設計概論PROGRAMMING 101 NUMPY進行資料運算
NumPy (Numerical Python)是運用Python進行科學計算的基本套件(模組). • 可以定義任何資料型態 ... (1) NumPy建立陣列時已具固定大小;list大小是動態的.
#16. Python陣列- tw511教學網
陣列長度為 10 ,這意味著它可以儲存 10 個元素。 每個元素都可以通過索引存取。 例如,可以在索引 6 處獲取一個元素的值為 9 。
#17. 使用Python 來認識矩陣. 透過NumPy | by Yao-Jen Kuo - Pyradise
... 這篇文章我們聚焦兩個維度的ndarray:矩陣(matrix),暸解怎麼在Python 中進行矩陣運算、熟悉矩陣運算的特性與特殊矩陣;如果對NumPy、ndarray 或向量這些名詞 ...
#18. Lecture_P_2_NumpyArray slides
NumPy是一個針對科學運算開發的python工具庫,提供方便的陣列功能與數學運算工具。 ... np.dot() is used for matrix multiplication (矩陣乘積--行與列相乘相加, ...
#19. [筆記] numpy 用法(1) 宣告與基本運算 - 陳雲濤的部落格
本篇資料來源為莫煩python: ... numpy 矩陣(array) 運算 ... coding=utf-8 import numpy as np # 使用axis 針對矩陣中的row, column 做運算 a = np.array([[1,2,3], ...
#20. NUMPY - HackMD
倒序[::-1]只是單純的把順序反過來,並無數值大小比較. a = np.arange(10) ** 2 print("a[: ... 操作和Python的list類似: ... 這功能可以方便運算時矩陣串接的需求!
#21. Python串列(list) 基礎與23個常用操作 - 自學成功道
任何Python 物件都可以當串列(list) 的各個元素。 ... 如果希望A、a 不論大小寫,都可以排在前頭,可以結合字串方法 str.lower ,把字母統一轉換為 ...
#22. Python初學總整理第9講:Numpy函式庫 - 快樂學程式
Numpy是一個免費且開源的Python函式庫,專門用來處理陣列,由Travis Oliphant於2005年 ... 只要陣列大小中的元素相等,我們可以將陣列重塑成各種形狀
#23. NumPy - 维基百科,自由的百科全书
NumPy是Python語言的一個擴充程式庫。支援高階大量的維度陣列與矩陣運算,此外也針對陣列運算提供大量的數學函數函式庫。NumPy的前身Numeric最早是由Jim Hugunin與其它 ...
#24. 第7 章NumPy 數值運算
NumPy (Numerical python). ▸ Python 的數值運算套件,主要功能為陣列與向量運算. ▸ 擁有多維度陣列(Multidimensional array) 之高效率資料結構(與Python 的串列 ...
#25. Python資料分析(三)NumPy - 數據分析那些事- Medium
Python 資料分析絕對繞不過的四個包是 numpy、scipy、pandas還有matplotlib 。 ... shape :表示各維度大小的元組; dtype :說明陣列資料類型的物件 ...
#26. NumPy - 矩陣的計算· 常用python指令整理
在Python中,常用的列表(list)或者array模塊,對於計算矩陣太花費時間空間了,需要 ... 4]" print(a.shape) #a陣列的大小為"(4,)" print(b.shape) #a陣列的大小為"(3, ...
#27. array --- 高效率的數值型陣列— Python 3.10.7 說明文件
只要陣列存在且沒有使用任何更改長度的操作時,回傳的數值就有效。 備註. 當使用來自C 或C++ 程式碼(這是唯一使得這個資訊有效的途徑)的陣列物件時,更適當 ...
#28. Python Numpy的陣列array和矩陣matrix - 程式前沿
這是一個指示陣列在每個維度上大小的整數元組。例如一個n排m列的矩陣,它的shape屬性將是(2,3),這個元組的長度顯然是秩,即維度或者ndim屬性.
#29. 簡明Python Numpy 入門教學 - TechBridge 技術共筆部落格
ndarray 建立時大小為固定,若更改大小則為新創建的 ndarray; Numpy 可以提供高效率大量矩陣運算. 向量(Vector) :向量為一維陣列,通常代表速度等有 ...
#30. NumPy 1.14 教學- #01 基礎, 建立陣列的方法- BrilliantCode.net
NumPy的array是NumPy中名為ndarray的Class所定義的,而這個array當然支援多維度陣列,也可以說它是一個支援矩陣(Martix)的類別!然而,Python的array則是 ...
#31. Python玩數據(3):Numpy [2/2] - YC Note
如果是ndarray,我們常常處理維度大於1的陣列,如果用這個方法來slice,就顯得非常麻煩,Numpy提供了一種比較直覺的方式來做slice。 >>> M = np ...
#32. Python Numpy库教程(超详细) - 51CTO博客
np.multiply函数用于数组或矩阵对应元素相乘,输出与相乘数组或矩阵的大小一致。 a = np.array([[1,0] ...
#33. python 陣列長度 - Thereco
Python 返回陣列(List)長度的方法其實很簡單,用len函式: >>> array = [0,1,2,3,4,5]>> Python和JavaScript中對超過陣列長度的操作處理的不同Script.
#34. python 二維陣列長度陣列 - Gxear
, 在變換時,因為維度不同, 如果是二維的話,1) 的範圍內。 Python中的二維陣列例項(list與numpy.array) 關於python中的二維陣列,轉置的定義很 ...
#35. Python NumPy 多維陣列ndarray 基礎運算功能By 彭彭 - YouTube
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#36. NumPy 基础(三) - 数学函数| Python 技术论坛 - LearnKu
函数 描述 用法 sqrt 计算元素的平方根。等价于array ** 0.5 np.sqrt() square 计算元素的平方。等价于array **2 np.squart() exp 计算以自然常数e 为底的幂次方 np.exp()
#37. 一維陣列與二維陣列(Python) - 高中資訊科技概論教師黃建庭的 ...
陣列是將相同資料型別的多個變數結合在一起,每個陣列元素皆可視為變數使用,陣列佔有連續的記憶體空間,陣列提供索引值(index)存取陣列中個別元素,Python語言規定 ...
#38. Python numpy中的ndarray介紹- IT145.com
ndarray 概念 · 同種資料型別:numpy 陣列中的所有元素都是同種類型別,如int32,float64等 · 同大小記憶體空間:每個project佔用相同大小記憶體塊 · 同方式 ...
#39. Numpy入門矩陣計算入門(內積、外積) - Python攻略
純量(scalar)乘法 ... 當矩陣是跟“數字”而不是跟矩陣做乘法時我們會用到“*”。 import numpy as np x = np.array([2, 4, 6]) num = 7.5 print(x * num) #[15.
#40. python array比大小 - 軟體兄弟
该方法可以统计字符串中某个字符出现的次数,并返回子字符串在字符串中出现 ... ,2017年9月25日— 事实上,all()操作就是对两个矩阵的比对结果再做一次与运算, ... 摘要 ...
#41. Python之Numpy基础 - 知乎专栏
import numpy as np def func(i,j): return i+j a = np.fromfunction(func,(5,6)) # 第一个参数为指定函数,第二个参数为列表list或元组tuple,说明矩阵的大小 print(a) ...
#42. 如何在python中获取任何大小的空陣列? - Codebug
我基本上想在C語言中使用等效的python:. int a[x];. 但是在python中,我宣告了一个像這樣的陣列:. a = []. 問题是我想為隨機槽分配值,例如:.
#43. Python數據科學- NumPy Array的屬性與操作(串聯與切割 ...
NumPy 的各種用法- 讀書筆記- Python Data Science Handbook - Python數據科學- NumPy ... 數的屬性:決定數組的大小、形狀、內存占用量、數據類型 ...
#44. python 將numpy維度不同的數組相加相乘操作 - WalkonNet
np矩陣可以直接與標量運算. >>>import numpy as np >>>arr1 = np.arange(12).reshape([2,2,3]) >>>arr1 array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]], [[ 6, 7, ...
#45. Python List 的sort 與sorted 排序用法教學與範例 - Office 指南
在Python 中若要對list 中的元素進行排序,有兩種方式,一種是使用 sorted ,他會對元素排序之後,傳回一個排序好的新list,而原本的list 則不受影響:
#46. 第三章PyTorch基礎:Tensor
陣列(矩陣)和更高維的陣列(高階資料)。 ... 自動分配新的記憶體空間,而如果新大小小於原大小, ... 的python物件數值,需要調用tensor.item(), 這個方法只對.
#47. Algorithm Design - 演算法筆記
例如圓周率、字串的長度、質數的表格。 如果要儲存大量的、同性質的數值,我們可以將這些數值整理成一個表格(通常是陣列),以方便 ...
#48. Python資料處理numpy 陣列運算視覺化詳解
它極大地簡化了向量和矩陣的操作和處理。python的一些主要軟體包依賴 ... 矩陣算術+-*/如果兩個矩陣的大小相同,我們可以使用算術運算子()來新增和 ...
#49. 陣列介紹- list 新增資料append()、Insert() | Yiru@Studio - 點部落
Python -30 - 陣列介紹- list 新增資料append()、Insert() ... 可以寫python程式 · Python-11-字串處理(抓取自串中的字元、計算字數len()、字母轉大小 ...
#50. Python 將影像資料轉移到numpy + 反白 - 朱式幸福
對於矩陣運算而言,numpy就提供了高效率且多元的運算方法。 ... 第五行:顯示data的形狀,也就是各維度的大小,結果是一個200x100的陣列第六行: ...
#51. 如何在python中將大小為N的numpy列數組乘以 ... - CoderBridge
問題描述如何在python中將大小為N的numpy列數組乘以大小為N的行數組以獲得NXN矩陣? (how to multiply a numpy column array of size N to row array of size N in ...
#52. NumPy向量与矩阵的范数 - Python学习园
机器学习、深度学习等计算机领域内用的比较多的就是迭代过程中收敛性质的判断,一般迭代前后步骤的差值的范数表示其大小,常用的是二范数,差值越小表示越逼近实际值,可以 ...
#53. Python 陣列運算
import numpy as np 建立陣列我們可以通過將python列表傳遞給它並使用`np.array()` 來建立一個NumPy陣列(也就是強大list 是Python 中可說是最最常用的 ...
#54. 資料科學家的pandas 實戰手冊:掌握40 個實用 ... - LeeMeng
pandas 是Python 的一個資料分析函式庫,提供如DataFrame 等十分容易操作 ... 可以考慮用Variable Inspector 插件來觀察包含DataFrame 等變數的大小:.
#55. Python:通過洗掉第n個元素來調整陣列大小 - 有解無憂
Python :通過洗掉第n個元素來調整陣列大小 ; import numpy ; subset = random_array[np.round(np.linspace( ; np.delete(random_array, np.round(np.linspace ...
#56. Numpy常用語法整理 - MaDi's Blog
什麼是Numpy? Python中有很多套件可以使用,numpy是最常用的其中之一,擅長處理數據計算,舉凡是矩陣、陣列、多重維度的計算都可以透過numpy這個套件 ...
#57. NumPy 更改阵列形状 - 盖若
本教程作者所著新书《深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与 ... np.resize(new_shape[, refcheck]), 更改阵列的形状和大小,重新分配内存.
#58. python裡np array的shape 2, 與2,1 的分別是什麼意思 - 好問答網
python 裡np array的shape 2, 與2,1 的分別是什麼意思,區別是什麼,1樓解纜一方numpy ndarray shap是返回一個陣列維度的元組。 2 與2 1 的區別 ...
#59. python統計多維陣列的行數和列數例項 - ITREAD01.COM
今天小編就為大家分享一篇python統計多維陣列的行數和列數例項,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧.
#60. matlab和python中的各種矩陣相關數據類型---矩陣乘法和矩陣點乘
矩陣 乘法和點乘總結Matlab Python Numpy array Python Numpy matrix 矩陣 ... NumPy數組中的元素都需要具有相同的數據類型,因此在內存中的大小相同。
#61. [numpy]增加或者减少一维 - image processing
Python Python ... [copyMakeBorder]添加边界 · [cartToPolar]二维向量的大小和角度 ... 图像读取、显示和保存 · 3d绘图 · 等高线图 · 矩阵显示 · y轴坐标错乱.
#62. 【轉】Python之Numpy詳細教程 - IT人
NumPy 也提供了 reshape 函式來調整陣列大小。 import numpy as np. a = np.array([[1 ...
#63. 搭建模型第一步:你需要预习的NumPy 基础都在这了 - 机器之心
NumPy 是一个为Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。 ... ndarray.itemsize:数组中每个元素的字节存储大小。
#64. OpenCV Python NumPy矩阵操作 - 大神科技
定义图像窗口大小目的是为了让图像显示得更大更清晰。 运行以上代码,会看到如下图像:. file. 3, 使用np.full 创建矩阵,指定某通道为同 ...
#65. 创建Numpy 数组的不同方式
使用Numpy内部功能函数; 从列表等其他Python的结构进行转换; 使用特殊的库函数 ... eye 函数可以创建一个n * n矩阵,对角线为1s,其他为0。
#66. Python Matrix:轉置、乘法、NumPy 陣列示例 - LearnCode01
如果未傳遞結束,則將採用數位的長度。 如果開始/結束有負值,它將從數位的末尾完成切片。 在對矩陣進行切片之前,讓我們首先 ...
#67. Python程式語言part1
▻ 7-2.寫一副程式,接受主程式傳進的陣列與陣列大小,. 分別計算陣列上第奇數個元素與第偶數個元素之平均. 值並印出。
#68. Python機器學習-numpy | Taroballz StudyNotes
陣列檢查 · 查看矩陣存放的類型(dtype) · 查看矩陣的結構(shape) · 查看矩陣維度(ndim) · 查看矩陣的元素總數(size) ...
#69. python中如何比较两个数组中对应位置的元素的大小 - 百度知道
使用list的index方法可以找到list中第一次出现该元素的位置>>> l = ['a','b','c','c','d','c']>>> find='b'>>> l.index(find)1找出出现该元素的所有位置 ...
#70. Python Numpy全世界最長基礎教程最適合小白比全球的還長還 ...
標準安裝的python中用列表list儲存一組值,可以用來當作陣列使用, ... 函式的第一個引數為計算每個陣列元素的函式,第二個引數為陣列的大小(shape), ...
#71. 串列list型態- Python - GitBook
串列(list)是Python語言中非常重要的資料結構,也就是用來表示資料的方法。一般來說,如果我們有一個數字,都是直接表示它即可,例如下面這個例子是用一個叫做chi的 ...
#72. python中有關numpy的 - Python技術部落格
陣列軸的個數,在python的世界中,軸的個數被稱作秩,例如一個n行m列的矩陣的維數是2,而不是n。 - ndarray.shape 陣列的維度。這是一個指示陣列在每個維度上大小的 ...
#73. python - 如何在NumPy中创建一个空数组/矩阵? - ITranslater
如何关闭mongodb python连接? c# · 在WCF中缓存? C#开关大小写字符串以 · CodeGo.net>如何写在 ...
#74. Re: [問題] 如何比較list裡面各項數字的大小並重組? - 看板Python
... 60.0] : : 我想讓這兩個list的每一個相對的元素去比大小: 然後比較小的值去組成一個新 ... 07/31 16:37 : → nissekl:python 算我第一個碰的語言.
#75. Python 科学计算:用NumPy 快速处理数据 - 掘金
简单来讲,Python 内置的若干种数据类型,无法高效地应对计算密集型 ... 13. identity 函数,创建一个大小为n×n 的单位矩阵(对角线为1,其余为0).
#76. 看图学NumPy:掌握n维数组基础知识点,看这一篇就够了
教程内容分为向量(一维数组)、矩阵(二维数组)、三维与更高维数组3个部分。 Numpy数组与Python列表. 在介绍正式内容之前,先让我们先来了解 ...
#77. 找到二進制矩陣中存在的1 的最大平方子矩陣的大小
给定一个“M × N”二元矩阵,求当前1 的最大平方子矩阵的大小。例如,在下面的矩阵中,`1's` 的最大 ... 以下是該想法的C++、Java 和Python 實現:. C++; Java; Python ...
#78. python隨機陣列numpy的隨機陣列 - 程序員學院
python 隨機陣列numpy的隨機陣列,1 numpy random rand 建立指定大小的隨機陣列,取值範圍0 1 importnumpy as np 建立2行2列取值範圍為.
#79. 《神經網絡與深度學習》——numpy 的array操作- 人人焦點
注意在python中,數組下標是從0開始計數的。 ... (1)建立一個全0矩陣a, 大小爲3x3; 類型爲整型(提示: dtype = int)(2)建立一個全1矩陣b,大小爲4x5; ...
#80. Python:淺析列表的變長變短 - 每日頭條
Python 的列表(list)是一個非常靈活的數組,可以隨意調整長度。正是因為這種便利,使得我們會情不自禁地去修改數組以滿足我們的需求,其中相比 ...
#81. Python NumPy用法介紹 - sa123
NumPy可以在整個陣列上執行復雜的計算,而不需要Python的for迴圈。 ... .dtype:ndarray物件的元素型別 .itemsize:ndarray物件中每個元素的大小,以位元組為單位 ...
#82. [Python教學]掌握Python條件判斷的用法 - Learn Code With Mike
本篇將介紹Python如何做條件判斷及相關的語法觀念,首先瞭解什麼是比較運算子, ... 在Python中,我們使用比較運算子來比較物件的大小,包含等於( == )、不等於( != ) ...
#83. 使用Numpy广播将不同形状的矩阵或数组加减乘除
在我们所以Numpy的过程中,常常会有大量的矩阵数组需要运算,但是不同 ... 广播提供了一种向量化数组操作的方法,以便循环发生在C而不是Python中。
#84. numpy查看数组维度、大小、形状、数据类型 - Vien Blog
Python 函数中参数是值传递,还是引用传递? Python如何将两个或多个list合成一个list · python 字符串(str)和列表(list)互相转换 · Python如何 ...
#85. Python可以這樣玩(10):分析與科學計算
當然報錯啦,因為它們的維度不同,前面說過維度不同的兩個矩陣式不可以做加法運算的,這裡 array 的乘法比照矩陣加法運算原則。那麼數學上的矩陣相乘在 ...
#86. Numpy 是什麼
Python NumPy是Python語言的一個擴充程式庫。 支援高階大量的維度陣列與矩陣運算,此外也針對陣列運算提供大量的數學函數函式庫。 NumPy的前身Numeric最早是由Jim ...
#87. 在python中定义一个未知大小的矩阵 - Thinbug
我想在我的Python代码中使用矩阵,但我不知道我的矩阵的确切大小来定义它。 对于其他矩阵,我.
#88. 文科生也能懂的Python程式設計|用Python寫出高中數學解題程式(電子書)
12 [Try Python] 13 [Column]從 10 進位數轉換為 2 進位數. ... 66 139 1.4 向量的大小. ... [Column] ♴矩陣的運算.
#89. 如何在python中找到numpy矩陣的長度(或尺寸,大小)? | HOW 2022
對於python中的numpy矩陣 from numpy import matrix A = matrix([[1,2],[3,4]]). 如何找到此矩陣的行(或列)的長度?同樣,我如何知道行數或列數?
#90. 用Python快速上手資料分析與機器學習(電子書)
... 可使用的大小可使用 shapeshape 屬性。屬性。 In df.shape Out (25, 4)如此一來,就能確認是如此一來,就能確認是 25×425×4 矩陣的矩陣的 DataFrameDataFrame 物件。
#91. Python機器學習與深度學習特訓班(第二版):看得懂也會做的AI人工智慧實戰(電子書)
... Dog " : 1 } 1 9 size = ( 40,40 ) #由於原始資料影像大小不一,因此制定一個統一 ... 串列轉為矩陣 32 train_label = np.array ( train_label ) #串列轉為矩陣 33 ...
#92. Python中的矩阵大小- IT工具网
原文 标签 python variables matrix size ... 变量 d 不是矩阵,而是行向量。 ... 关于python - Python中的矩阵大小,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: ...
python矩陣大小 在 Re: [問題] 如何比較list裡面各項數字的大小並重組? - 看板Python 的必吃
※ 引述《nissekl (METALLICA-JAMES)》之銘言:
: 標題: [問題] 如何比較list裡面各項數字的大小並重組?
: 時間: Wed Jul 31 16:02:10 2013
:
: 不好意思小弟不材又要來打擾各位神手大大了
:
: 因為最近一直在用list來寫東西, 所以都是問有關list的問題
: 我現在出現的問題:
:
: s = [10.0, 31.0, 25.0, 77.0, 66.0]
: t = [7.0, 42.0, 45.0, 49.0, 60.0]
:
: 我想讓這兩個list的每一個相對的元素去比大小
: 然後比較小的值去組成一個新的list
:
: 例如:10 和 7比較 7比較小 7留下
: 31 和 42比較 31比較小 31留下
: ....已此類推
: 最後會組成新的list u
:
: u = [7.0, 31.0, 25.0, 49.0, 60.0]
:
: 請問要達到這個目的要怎麼寫呢?
:
: --
: ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
: ◆ From: 140.114.95.170
: → sbrhsieh:感覺你都沒有認真去想。 07/31 16:10
: → sbrhsieh:u=[a if a < b else b for a, b in zip(s, t)] 07/31 16:11
: → nissekl:非常感謝你....因為我開始碰python不到兩週.我會的東西 07/31 16:36
: → nissekl:真的很少...加上我先前真的沒學過什麼程式語言... 07/31 16:37
: → nissekl:python 算我第一個碰的語言..所以很多東西真的完全不知道 07/31 16:38
: → nissekl:怎用...像連一樓寫給我的式子..我也是這兩天第一次見到 07/31 16:40
: → nissekl:我的參考書think python的list章節沒出現過==|| 07/31 16:42
: → nissekl:真的很不好意思<(_ _)> 07/31 16:43
: → os653:新手不要用那種寫法,用最通用的寫法就好了 07/31 17:30
: → os653:s = [10.0, 31.0, 25.0, 77.0, 66.0] 07/31 17:34
: → os653:t = [7.0, 42.0, 45.0, 49.0, 60.0] 07/31 17:34
: → os653:u = [None, None, None, None, None] 07/31 17:34
: → os653:for i in range(len(s)): 07/31 17:34
: → os653: if s[i] < t[i]: 07/31 17:34
: → os653: u[i] = s[i] 07/31 17:34
: → os653: else: 07/31 17:34
: → os653: u[i] = t[i] 07/31 17:35
: → os653:一樓那種寫法等寫久了自然就會去用了,又快又方便 07/31 17:36
: → sbrhsieh:那寫C就好了 07/31 18:07
: → darkgerm:一樓不要這麼兇~ 每個人總有剛開始學的時候^^ 07/31 19:24
: → darkgerm:我建意原 PO 問問題時講一下你曾做過的嘗試 07/31 19:25
: → darkgerm:不要讓人覺得你是什麼都沒想過就來求答案 07/31 19:25
抱歉,我沒有責怪的意思或是要引戰。
我只是從原作者發過的帖子嗅到一點態度或學習方式上面似乎不太對的味道。
假如原作者只是想要完成手上被交付的工作,隨便挑了 Python 來做,只想交差
了事的話,那最好的方式就是找(交)一位懂 Python 的朋友,你告訴他需求,由
他幫你寫 code 來解決。
如果你希望 Python 成為你的一部分,那麼你在上一篇獲得你滿意的答覆時(就是
你說了聲謝謝了),你就應該是自己去讀過並搞懂 list comprehension 的部分。
如果你先搞懂了 for statement(+ tuple unpacking) 與內建的 zip function,
那麼搞懂 list comprehension 與消化前一篇回覆你的做法應不成問題。
真沒有辦法理解的話,你可以在文中提出你沒有搞懂的部分,待有心人與你進一步
討論。那麼就不會有再發問這一篇,然後得到一個非常相近的答案。
我提到的做法是有用到 2.5 才加入的 conditional expression,在不懂這個
的情況下,若你真的弄懂前一篇給你的寫法,好歹也要能自己拼出這樣的做法(
先不管效率上的考量):
u = [(b, a)[a < b] for a, b in zip(s, t)]
推文部分,我口氣是不太好,我做錯了。
我想表達我的意見是不管是不是初學 Python(programming)都不應該排斥像
list comprehension 這種算是 Python 的特性之一的部分,至少我覺得這種東西
並不像 Ruby 中一些黑魔法般的寫法來得矯情,它並不深奧到可學可不學的地步,
反而是每一個 Python programmer 都很熟悉的東西,常用會話的一部分。
使用 list comprehension 不單單只是 code 比較短,對多數的 Python programmer
來說它的語意是比較清楚,比起一大段類 C code,在可讀性上也比較好。
這有點像講「我哥」比講「我父母的另一個年紀比我大的兒子」來得好讀,雖然
你必須要再學習「哥哥」的定義。
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