Pythonで配列とリストを読み取る方法

今回は、pythonで配列とリスト読み込みを実装する方法と、配列とPythonで

リスト読み込みを実装するための

注意事項について説明します。実際のケースを見てみましょう。 Python では、通常のリストは numpy の array とは異なります。最大の違いは、リストには int、float、str、さらには Boolean などのさまざまなタイプのデータを格納できることです。配列内のすべては同じ、整数または浮動小数点数でなければなりません。

リストのデータ型はデータが格納されているアドレスを保存します。例えば、list1=[1,2,]のようにリストを保存するのは面倒です。 3,4] は 4 つのポインターと 4 つのデータを必要とし、ストレージが増加して CPU を消費しますが、array1=numpy.array([1,2,3,4]) は 4 つのデータを保存するだけで済み、読み取りと計算がより便利です。純粋なデジタル操作を行うため、配列を使用することをお勧めします。

リストにはさまざまなタイプのデータを格納できるため、リスト内の各要素のサイズは同じ場合も異なる場合もあるため、標準の 2 次元の数値リストであっても、一度に 1 列ずつ読み取ることはサポートされていません:

>>> a=[[1,2,3],[4,5,6]]
>>> a[0] #取一行
[1, 2, 3]
>>> a[:,0] #尝试用数组的方法读取一列失败
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

列を読み取るにはリスト分析を使用する必要があります:

>>> b=[x[0] for x in a]
>>> print(b)
[1, 4]

そして配列の場合は、直接読み取ることができます:

>>> import numpy as np
>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a[:,0]
array([1, 4])

もちろん、混合データを扱う場合、リストには独特の利点もあります。

この記事の事例を読んだ後は、この方法を習得したと思います。さらに興味深い情報については、php 中国語 Web サイトの他の関連記事に注目してください。

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