python創建一個全0數組

❶ python這樣的數據集,第一列是用戶,第二列是電影,第三列是評分,第四是時間之類的.

# 讀文件
f=open('e:/python27/view_c.txt','r')
lines=f.readlines()
f.close()
# 按行寫入列表list1
# 並統計總行數、人數、影片數
list1=[]
num=0
maxrow=0
maxcol=0
for line in lines:
list1.append([])
for st in line.split('\t'):
list1[num].append(int(st))
if list1[num][0]>maxrow:
maxrow=list1[num][0]
if list1[num][1]>maxcol:
maxcol=list1[num][1]
num+=1
# 按人數、影片數創建全為0值的二維數組list2
list2=[]
for i in range(0,maxrow):
list2.append([])
for j in range(0,maxcol):
list2[i].append(0)
# 填充二維數組list2
for i in range(0,num):
id=list1[i][0]-1
jd=list1[i][1]-1
kd=list1[i][2]
list2[id][jd]=kd
# 二維數組list2
for i in range(0,maxrow):
for j in range(0,maxcol):
print(list2[i][j],' ',end='')
print('\n')

❷ python 創建數組

start = [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100,

110.00000000000001, 198.0, 198, 396, 100, 150.0,

100, 150.0, 225.0, 225.0, 100, 260.0, 1326.0, 100, 120.0, 100, 100,

100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100]

stop = [2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000,

3400.0, 8840.0, 2000, 2000, 2000, 4600.0, 2000, 4600.0,

10580.0, 10580.0, 2000, 7600.0, 58520.0, 2000, 3600.0, 2000, 2000,

2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000]

print(len(start))

print(len(stop))

marix = [x for i in range(0, 37)

for x in range(int(start[i]), int(stop[i]), 100)]

print(marix)

列表解析語法：

[expression for iter_val in iterable]

[expression for iter_val in iterable if cond_expr]

你的start和stop里除了int還含有float類型，解析的時候用int（）轉換

❸ python：構造一個數組並輸出，要求：數組名稱為你的姓名，對角線為「人生苦短我用python」其他元素為0

s='人生苦短我用python'

l=len(s)

你的姓名=[[s[j] if j==i else 0 for j in range(l)] for i in range(l)]

for l in 你的姓名:print(l)

❹ Python怎麼實現生成一個擁有100個數的隨機整數數組,數值在1到100之間

import random

print([random.randint(1,100) for i in range(100)])

❺ numpy基礎——ndarray對象

numpy 是使用python進行數據分析不可或缺的第三方庫，非常多的科學計算工具都是基於 numpy 進行開發的。

ndarray對象是用於存放同類型元素的多維數組，是numpy中的基本對象之一，另一個是func對象。本文主要內容是： 1 、簡單介紹ndarray對象 ； 2、ndarray對象的常用屬性 ； 3、如何創建ndarray對象 ； 4、ndarray元高悔素訪問 。
它的維度以及個維度上的元素個數由 shape 決定。

標題中的函數就是numpy的構造函數，我們可以使用這個函數創建一個ndarray對象。構造函數有如下幾個可選參數：

實例：

接下來介紹ndarray對象最常用的屬性

實例：

使用 array 函數，從常規的python列表或者元組中創建數組，元素的類型由原序列中的元素類型確定。

實例：

subok 為 True ，並且object是敗念敬ndarray子類時（比如矩陣類型），返回的數組保留子類類型

某些時候，我們在創建數組之前已經確定了數組的維度以及各維度的長度。這時我們就可以使用numpy內建的一些函數來創建ndarray。
例如：函數 ones 創建一個全1的數組、函數 zeros 創建一個全0的數組、函數 empty 創建一個內容隨機的數組，在默認情況下，用這些函數創建的數組的類型都是float64，若需要指定數據類型，只需要閑置 dtype 參數即可：

上述三個函數還有三個從已知的數組中，創建 shape 相同的多維數組： ones_like 、 zeros_like 、 empty_like ，用法如下：

除了上述幾個用於創建數組的函數，還有如下幾個特殊的函數：

特別地， eye 函數的全1的對角線位置有參數k確定
用法如下：

除了上面兩個函數還有其他幾個類似的從外部獲取數據並創建ndarray，比如： frombuffer 、 fromfile 、 fromiter ，還沒用過，等用到了在詳細記錄

ndarray提供了一些創建二維數組的特殊函數。numpy中matrix是對二維數組ndarray進行了封裝之後的子類。這里介紹的關於二維數組的創建，返回的依舊是一個ndarray對象，而不是matrix子類。關於matrix的創建和操作，待後續筆記詳細描述。為了表述方便，下面依舊使用 矩陣 這一次來表示創建的二維數組。

對於一維的ndarray可以使用python訪問內置list的方式進行訪問：整數索引、切片、迭代等方式
關於ndarray切片
與內置list切片類似，形式：
array[beg:end:step]
beg: 開始索引
end: 結束索引（不包含這個元素）
step: 間隔
需要注意的是 ：

特別注意的是，ndarray中的切片返回的數組中的元素是原數組元素的索引，對返回數組元素進行修改會影響原數組的值

除了上述與list相似的訪問元素的方式，ndarray有一種通過 列表 來指定要從ndarray中獲取元素的索引，例如：

多維ndarray中，每一維都叫一個軸axis。在ndarray中軸axis是非常重要的，有很多對於ndarray對象的運算都是基於axis進行，比如sum、mean等都會有一個axis參數（針對對這個軸axis進行某些運察慎算操作），後續將會詳細介紹。
對於多維數組，因為每一個軸都有一個索引，所以這些索引由逗號進行分割，例如：

需要注意的是 ：

多維數組的迭代
可以使用ndarray的 flat 屬性迭代數組中每一個元素

❻ python如何創建空數組

Python創建空數組的三種方式：

1、numpy指定形狀為0

實際上，empty生成的數組當然可以為空，只要我們指定了相應的形狀。例如，如果我們傳入數組的形狀參數為（0，3），則可以生成目標空數組：

所以，生成的數組是否為空，不在於你用的是不是empty，而在於傳入的形狀參數。當然， 這里的empty換成ones或者zeros也都可以，只要形狀是（0, 3）即可。

2、利用空列表創建

初始化numpy數組的一種方式是由列表創建，那麼當我們傳入的列表是空列表時即可創建空數組。特別的，為了創建指定列數的空列表，我們需要傳入指定個數的嵌套空列表，然後轉置即可。

3、利用pandas轉換生成

numpy和pandas是一對好搭檔，常常需要對二者數據進行轉換，在創建空數組時自然也可以。為了創建一個空數組，我們可以首先考慮先創建一個空的DataFrame，然後由其轉換為numpy對象即實現了創建空數組。

首先，我們創建一個僅有列名、而沒有索引和值的空DataFrame：

進而，可由該DataFrame對象轉化為空數組：

❼ 用python編程我想建立一個數組。。。就是初始值是0然後隨著循環遞加。。。然後根據要求輸出有效值。。。

可以的
for i in range(0,20):
print i
看你要編什麼程序了，有C的基礎應該比較容易了，看過教程就能簡單上手了

❽ 如何用Python新建一個1至100范圍內的隨機整數數組,其shape為(5,4),命名為data

from random import randint
ar=[[randint(1,100) for _ in range(4)] for _ in range(5)]
print(ar)