对numpy中数组元素的统一赋值实例

来源：动视网责编：小OO 时间：2020-11-27 14:22:20

对numpy中数组元素的统一赋值实例

Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊，很多时候理解的不深入。今天单独列写相关的知识点，进行总结一下。先看两个代码片小例子。例子1。，In [2]： arr =np.empty((8。例子2。In [6]： arr1 =np.empty(2)In [8]： arr1Out[8]：array([ 7.74860419e-304.7.74860419e-304]) In [9]： arr1 = 0 In [10]： arr1Out[10]： 0。这两段看上去似乎出现了行为不一致，其实利用一般面向对象的标签理解模型还是能够理解的。

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导读Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊，很多时候理解的不深入。今天单独列写相关的知识点，进行总结一下。先看两个代码片小例子。例子1。，In [2]： arr =np.empty((8。例子2。In [6]： arr1 =np.empty(2)In [8]： arr1Out[8]：array([ 7.74860419e-304.7.74860419e-304]) In [9]： arr1 = 0 In [10]： arr1Out[10]： 0。这两段看上去似乎出现了行为不一致，其实利用一般面向对象的标签理解模型还是能够理解的。

下面小编就为大家分享一篇对numpy中数组元素的统一赋值实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊，很多时候理解的不深入。今天单独列写相关的知识点，进行总结一下。

先看两个代码片小例子：

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

这两段看上去似乎出现了行为不一致，其实利用一般面向对象的标签理解模型还是能够理解的。

例子1中，加上了索引之后的标签其实指代的就是具体的存储区，而例子2中，直接使用了一个标签而已。那么这样如何实现对一个一维数组的全体赋值呢？其实只需要进行全部元素的索引即可，

具体方法实现如下：

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.])

看起来似乎蛮简单，但是不做一下稍微深入一点的分析，理解起来确实是还有一点点难度。

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标签：统一 python 数组

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