二维列表

  • 一、概念
  • 二、创建二维列表
  • 1、追加一维列标来生成二维列标
  • 2、直接赋值生成二维列表
  • 三、一维列标与二维列表的转换
  • 1、一维列表转换成二维列表
  • 2、二维列表转换成一维列表
  • 3、利用NumPy实现数组的变维操作
  • (1)一维数组变成二维数组
  • (2)二维数组转换成一维数组
  • 四、访问二维列表
  • 1、访问行
  • 2、访问元素
  • 3、NumPy二维数组的访问
  • 一、概念

    二维列表的元素还是列表(列表的嵌套),称之为二维列表。
    需要通过行标和列标来访问二维列表的元素

    二、创建二维列表

    1、追加一维列标来生成二维列标

  • 生成一个4行3列的二维列表
  • row1 = [3, 4, 5]
    row2 = [1, 5, 9]
    row3 = [2, 5, 8]
    row4 = [7, 8, 9]
    matrix = []
    matrix.append(row1)
    matrix.append(row2)
    matrix.append(row3)
    matrix.append(row4)
    print(matrix)
    

    输出结果:

    [[3, 4, 5], [1, 5, 9], [2, 5, 8], [7, 8, 9]]
    

    2、直接赋值生成二维列表

  • 定义一个3行4列的二维列表
  • matrix = [[], [], []]
    matrix[0] = [3, 4, 5, 6]
    matrix[1] = [8, 7, 9, 5]
    matrix[2] = [0, 2, 5, 8]
    print(matrix)
    

    输出结果:

    [[3, 4, 5, 6], [8, 7, 9, 5], [0, 2, 5, 8]]
    

    三、一维列标与二维列表的转换

    1、一维列表转换成二维列表

  • 将1到24的全部数字按顺序放到一个4行6列的二维列表里
  • # 将1到24的全部数字按顺序放到一个4行6列的二维列表里
    nums = []
    for i in range(1, 25):
        nums.append(i)
    
    martix = []
    for k in range(4):
        row = []
        for j in range(1, 7):
            row.append(j + 6 * k)
        martix.append(row)
    
    for arr in martix:
        print(arr)
    

    输出结果:

    [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    [7, 8, 9, 10, 11, 12]
    [13, 14, 15, 16, 17, 18]
    [19, 20, 21, 22, 23, 24]
    

    2、二维列表转换成一维列表

  • 将一个3行5列的二维列表扁平化一维列表
  • # 将一个3行5列的二维列表扁平化一维列表
    nums = [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]]
    arr = []
    for i in nums:
        for j in i:
            arr.append(j)
    print(arr)
    

    输出结果:

    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
    

    3、利用NumPy实现数组的变维操作

  • 利用NumPy数组提供的 reshape(m, n) 实现数组的变维
  • (1)一维数组变成二维数组

    In [31]:import numpy as np
    
    In [32]:arr1 = np.arange(1,25)  # arange() 创建一个等差数组
    
    In [33]:arr2 = arr1.reshape(4, 6)  # reshape()一维转二维
    
    In [34]:arr2
    Out[34]: 
    array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6],
           [ 7,  8,  9, 10, 11, 12],
           [13, 14, 15, 16, 17, 18],
           [19, 20, 21, 22, 23, 24]])
    
    In [35]:arr2 = arr1.reshape(3, 8)
    
    In [36]:arr2
    Out[36]: 
    array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8],
           [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],
           [17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]]) 
    

    (2)二维数组转换成一维数组

    In [36]:arr2
    Out[36]: 
    array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8],
           [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],
           [17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]])
    
    In [37]:arr1 = arr2.reshape(1, 24)[0]
    
    In [38]:arr1
    Out[38]: 
    array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24])
    

    四、访问二维列表

  • 通过行标与列标来访问二维列表(可以通过切片运算访问行)
  • 1、访问行

    In [36]:arr2
    Out[36]: 
    array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8],
           [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],
           [17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]])
    
    In [39]:arr2[1]
    Out[39]: array([ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16])
    

    2、访问元素

    In [40]:arr2
    Out[40]: 
    array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8],
           [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],
           [17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]])
    
    In [41]:arr2[1][2]  # 第2行第3列
    Out[41]: 11
    

    3、NumPy二维数组的访问

    In [42]:import numpy as np
    
    In [43]:arr2
    Out[43]: 
    array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8],
           [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],
           [17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]])
    
    In [44]:arr2[1]  # 访问行
    Out[44]: array([ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16])
    
    In [45]:arr2[:, 0]  # 访问列
    Out[45]: array([ 1,  9, 17])
    
    In [46]:arr2[2, 3]  # 访问元素
    Out[46]: 20
    
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