對numpy中數(shù)組元素的統(tǒng)一賦值實例
更新時間：2018年04月04日 10:18:57 作者：grey_csdn
下面小編就為大家分享一篇對numpy中數(shù)組元素的統(tǒng)一賦值實例，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
Numpy中的數(shù)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(guān)的知識點，進行總結(jié)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(xiàn)了行為不一致，其實利用一般面向?qū)ο蟮臉撕灷斫饽Ｐ瓦€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(qū)，而例子2中，直接使用了一個標簽而已。那么這樣如何實現(xiàn)對一個一維數(shù)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(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.])
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(shù)組元素的統(tǒng)一賦值實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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