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python数组函数制作 python编写数组类

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Python：numpy.array()创建三维以上数组 需求：根据已有的多个列表 ， 利用numpy.array()函数创建三维以上数组
格式概述： 每一维用一个 [] 括起，不同维之间用 , 逗号间隔，最后总体再用 [] 括起?。。?
说明 ：列表肯定是一维的，多个列表一行一行堆叠形成二维，多个这样的二维构成三维，以此类推可得更高维矩阵（一般3维以上就不用numpy.array()这种方法创建了） 。
注意 ：高维数组，以三维（5,2,3）为例：前面的5代表页数，即表示（2,3）这样的二维矩阵有5个 。即： 前面的数，永远代表比它"低一维"的数组有多少个 ！
（1）创建二维数组的例子：
（2）创建三维数组的例子1：（2,3,3）
（3）创建三维数组的例子2：（4,2,3）
补充：最快验证自己创建的数组是否满足自己的维度需求的方式，就是看打印的结果中，最外面有几个 ] 中括号，有几个 ] 就是几维数组 ！如本文中第3个例子 ， 打印结果最外层有3个 ]，说明满足3维的要求 。
python数组求和在数组和矩阵中使用sum: 对数组b和矩阵c,代码b.sum()，np.sum(b),c.sum(),np.sum(c)都能将b、c中的所有元素求和并返回单个数值 。
但是对于二维数组b，代码b.sum(axis=0)指定对数组b对每列求和 ， b.sum(axis=1)是对每行求和，返回的都是一维数组（维度降了一维） 。
而对应矩阵c，c.sum(axis=0)和c.sum(axis=1)也能实现对列和行的求和 ， 但是返回结果仍是二维矩阵 。
【python数组函数制作 python编写数组类】# 定义函数，arr 为数组，n 为数组长度，可作为备用参数 ， 这里没有用到 。
def _sum(arr,n):
# 使用内置的 sum 函数计算 。
return(sum(arr))
# 调用函数
arr=[]
# 数组元素
arr = [12, 3, 4, 15]
# 计算数组元素的长度
n = len(arr)
ans = _sum(arr,n)
# 输出结果
print ('数组元素之和为',ans)
扩展资料：
python数组使用：
python 数组支持所有list操作，包括 .pop、.insert 和 .extend 。另外，数组还提供从文件，读取和存入文件的更快的方法，列如如 .frombytes 和 .tofile ， 如下所示我们定义一个数组 。
from array import arrayarr=array('d',(a for a in range(5)))print(arr) 。
arr=array('d',(a for a in range(5))) 从这个代码中可以看出，一个数组的定义需要传入的不只是值还有类型 。
可以是(must be c, b, B, u, h, H, i, I, l, L, f or d) 。
python,如何建立一系列函数，用数组和循环可以吗？IPython 2.1.0 -- An enhanced Interactive Python.
?- Introduction and overview of IPython's features.
%quickref - Quick reference.
help- Python's own help system.
object?- Details about 'object', use 'object??' for extra details.
In [1]: flows=[]
In [2]: for i in range(10):
...:def foo(a):
...:def _():
...:print a
...:return _
...:flows.append(foo(i))
...:
In [3]: for foo in flows:
...:foo()
...:
1
2
3
4
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6
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9
In [4]:
python生成随机数组从已有数组中提取随机数组
要求：从两个不同数组中随机抽取数组 ， 用到函数np.random.choice
import numpy as np
hyper=[1,2,5,8,9,12,13,14,17,19]
noh=[3,4,6,7,10,11,15,16,18,20]
#h:n 2:2
l1=np.random.choice(hyper,2,replace=False)
l2=np.random.choice(noh,2,replace=False)
ll=[l2[0],l1[0],l1[1],l2[1]]
print(ll)
l1=np.random.choice(hyper,2,replace=False)
l2=np.random.choice(noh,2,replace=False)
ll=[l1[0],l2[0],l1[1],l2[1]]
print(ll)
l1=np.random.choice(hyper,2,replace=False)

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