Hướng dẫn change row in matrix python - thay đổi hàng trong python ma trận

Các hàng và cột của các mảng numpy có thể được chọn hoặc sửa đổi bằng cách sử dụng ký hiệu lập chỉ mục khung vuông trong Python.

Để chọn một hàng trong một mảng 2D, hãy sử dụng

>>> P[:, 1] = [7, 8]
>>> P
array([[1, 7, 3],
       [4, 8, 6]])

8. Ví dụ:

>>> P[:, 1] = [7, 8]
>>> P
array([[1, 7, 3],
       [4, 8, 6]])

9 sẽ trả lại hàng đầu tiên của

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

0.

Để chọn một cột, sử dụng

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

1.

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

2 về cơ bản có nghĩa là "chọn tất cả các hàng". Ví dụ:

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

3 sẽ chọn tất cả các hàng từ cột thứ hai của

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

0.

Nếu bạn muốn thay đổi các giá trị của một hàng hoặc cột của một mảng, bạn có thể gán nó cho một danh sách mới (hoặc mảng) của các giá trị có cùng độ dài.

Để thay đổi các giá trị trong hàng đầu tiên, hãy viết:

>>> P[0] = [7, 8, 9]
>>> P
array([[7, 8, 9],
       [4, 5, 6]])

Để thay đổi các giá trị trong cột thứ hai, hãy viết:

>>> P[:, 1] = [7, 8]
>>> P
array([[1, 7, 3],
       [4, 8, 6]])

Numpy: Cách sử dụng Reshape () và ý nghĩa của -1

Như đã đề cập ở trên, các mảng hai chiều có thể được chuyển đổi.

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

9,

import numpy as np

a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_2d_T = a_2d.T
print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

2 có thể được áp dụng cho các mảng đa chiều từ 3D trở lên.

Hãy đến gần hơn với giấc mơ trở thành một nhà khoa học dữ liệu với hơn 70 dự án ML từ đầu đến cuối đã được giải quyếtEnd-to-End ML Projects

Mục lục

• Mục tiêu công thức
  • Bước 1 - Nhập thư viện
  • Bước 2 - Xác định mảng ngẫu nhiên
  • Bước 3 - Trao đổi và trực quan hóa đầu ra
  • Bước 4 - Hãy xem bộ dữ liệu của chúng tôi ngay bây giờ

Bước 1 - Nhập thư viện

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

5

Bước 2 - Xác định mảng ngẫu nhiên

Bước 2 - Xác định mảng ngẫu nhiên

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

6

Bước 3 - Trao đổi và trực quan hóa đầu ra

Bước 3 - Trao đổi và trực quan hóa đầu ra

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

7

Bước 4 - Hãy xem bộ dữ liệu của chúng tôi ngay bây giờ

Bước 4 - Hãy xem bộ dữ liệu của chúng tôi ngay bây giờ

Hãy tạm dừng và nhìn vào những hàng nhập khẩu này. Numpy nói chung là hữu ích trong thao tác dữ liệu trong khi làm việc với các mảng. Nó cũng giúp thực hiện hoạt động toán học.

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

Trong bài viết này, chúng tôi chỉ ra cách thay đổi số lượng hàng và cột trong một mảng trong Python.

Giả sử chúng ta có một mảng gồm 40 phần tử và mảng này hiện được cấu trúc với 8 hàng và 5 cột.

Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta muốn thay đổi bố cục của mảng này để nó có 10 hàng bao gồm 4 cột.

Python có chức năng tích hợp, định hình lại (), cho phép chúng ta định hình lại một mảng và thay đổi cấu trúc hàng và cột của mảng.

Vì vậy, trong mã bên dưới, chúng tôi sẽ chỉ ra cách thực hiện điều này trong Python.

Trong mã bên dưới, chúng tôi tạo một mảng một chiều ban đầu.

Sau đó chúng tôi định hình lại mảng một vài lần.

Vì vậy, trước tiên, chúng ta phải nhập Numpy dưới dạng NP, vì chúng ta đang sử dụng Numpy để tạo ra một mảng.

Tiếp theo, chúng tôi tạo một mảng đi từ 0 đến 39, vì vậy một mảng gồm 40 phần tử.

Sau đó chúng tôi kiểm tra để xem cấu trúc hoặc bố cục của mảng với câu lệnh, mảng1.Shape

Khi kết quả chỉ đơn giản là một số duy nhất theo sau là dấu phẩy, điều này có nghĩa là nó là một mảng một chiều. Không có hàng và cột. Đó là một chiều.

Chúng tôi muốn định hình lại mảng một chiều này thành một mảng hai chiều sẽ có các hàng và cột.

Chúng tôi định hình lại mảng một chiều này thành một mảng hai chiều sẽ có 8 hàng và 5 cột.

Sau đó, chúng tôi xuất nội dung của mảng được định hình lại này có 8 hàng và 5 cột.

Sau đó, chúng tôi định hình lại mảng một lần nữa, lần này thành 10 hàng mà mỗi hàng chứa 4 cột.

Một mảng hai chiều được sử dụng để chỉ ra rõ ràng rằng chỉ có các hàng hoặc cột.

Để chuyển rumpy mảng

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

8 (hàng và cột hoán đổi), hãy sử dụng thuộc tính

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

9 (

import numpy as np

a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_2d_T = a_2d.T
print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

0), phương thức

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

8

import numpy as np

a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_2d_T = a_2d.T
print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

2 và hàm

import numpy as np

a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_2d_T = a_2d.T
print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

3.

Với

import numpy as np

a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_2d_T = a_2d.T
print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

4 và

import numpy as np

a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_2d_T = a_2d.T
print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

3, bạn không chỉ có thể chuyển một mảng 2D (ma trận) mà còn sắp xếp lại các trục của một mảng đa chiều theo bất kỳ thứ tự nào.

• numpy.ndarray.t - Hướng dẫn sử dụng v1.16 Numpy V1.16
• numpy.ndarray.transpose - Numpy v1.16 Hướng dẫn sử dụng
• Numpy.Transpose - Numpy v1.16 Hướng dẫn sử dụng

Bài viết này mô tả các nội dung sau đây.

• Chuyển đổi mảng hai chiều (ma trận)

  • Scroll down the ipython notebook to visualize the output.
    

    9 thuộc tính

  • import numpy as np
    
    a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
    print(a_2d)
    # [[0 1 2]
    #  [3 4 5]]
    
    a_2d_T = a_2d.T
    print(a_2d_T)
    # [[0 3]
    #  [1 4]
    #  [2 5]]
    

    4

  • import numpy as np
    
    a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
    print(a_2d)
    # [[0 1 2]
    #  [3 4 5]]
    
    a_2d_T = a_2d.T
    print(a_2d_T)
    # [[0 3]
    #  [1 4]
    #  [2 5]]
    

    8
• Mảng 1D và vectơ hàng, vectơ cột
• Trao đổi trục của mảng đa chiều (3D trở lên)
  • Kết quả mặc định
  • Chỉ định thứ tự trục với

    import numpy as np
    
    a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
    print(a_2d)
    # [[0 1 2]
    #  [3 4 5]]
    
    a_2d_T = a_2d.T
    print(a_2d_T)
    # [[0 3]
    #  [1 4]
    #  [2 5]]
    

    2
  • Ví dụ: Chuyển đổi nhiều ma trận cùng một lúc

Nếu bạn muốn trao đổi các hàng và cột của

print(np.shares_memory(a_2d, a_2d_T))
# True

a_2d_T[0, 1] = 100
print(a_2d_T)
# [[  0 100]
#  [  1   4]
#  [  2   5]]

print(a_2d)
# [[  0   1   2]
#  [100   4   5]]

a_2d[1, 0] = 3
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

0 hoặc danh sách hai chiều (danh sách danh sách), hãy xem bài viết sau.

• Pandas: Chuyển đổi DataFrame (Hàng và cột hoán đổi)
• Chuyển danh sách 2D trong Python (Hàng và cột hoán đổi)

Chuyển đổi mảng hai chiều (ma trận)

Scroll down the ipython notebook to visualize the output. 9 thuộc tính

Mảng 1D và vectơ hàng, vectơ cột

import numpy as np

a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_2d_T = a_2d.T
print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

Trao đổi trục của mảng đa chiều (3D trở lên)

Kết quả mặc định

• Chỉ định thứ tự trục với

  import numpy as np
  
  a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
  print(a_2d)
  # [[0 1 2]
  #  [3 4 5]]
  
  a_2d_T = a_2d.T
  print(a_2d_T)
  # [[0 3]
  #  [1 4]
  #  [2 5]]
  

  2

print(np.shares_memory(a_2d, a_2d_T))
# True

a_2d_T[0, 1] = 100
print(a_2d_T)
# [[  0 100]
#  [  1   4]
#  [  2   5]]

print(a_2d)
# [[  0   1   2]
#  [100   4   5]]

a_2d[1, 0] = 3
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

Ví dụ: Chuyển đổi nhiều ma trận cùng một lúc

a_2d_T_copy = a_2d.T.copy()
print(a_2d_T_copy)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

print(np.shares_memory(a_2d, a_2d_T_copy))
# False

a_2d_T_copy[0, 1] = 100
print(a_2d_T_copy)
# [[  0 100]
#  [  1   4]
#  [  2   5]]

print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

import numpy as np a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3) print(a_2d) # [[0 1 2] # [3 4 5]] a_2d_T = a_2d.T print(a_2d_T) # [[0 3] # [1 4] # [2 5]] 4

Nếu bạn muốn trao đổi các hàng và cột của

print(np.shares_memory(a_2d, a_2d_T))
# True

a_2d_T[0, 1] = 100
print(a_2d_T)
# [[  0 100]
#  [  1   4]
#  [  2   5]]

print(a_2d)
# [[  0   1   2]
#  [100   4   5]]

a_2d[1, 0] = 3
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

0 hoặc danh sách hai chiều (danh sách danh sách), hãy xem bài viết sau.

print(a_2d.transpose())
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

print(np.shares_memory(a_2d, a_2d.transpose()))
# True

import numpy as np a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3) print(a_2d) # [[0 1 2] # [3 4 5]] a_2d_T = a_2d.T print(a_2d_T) # [[0 3] # [1 4] # [2 5]] 8

Pandas: Chuyển đổi DataFrame (Hàng và cột hoán đổi)

print(np.transpose(a_2d))
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

print(np.shares_memory(a_2d, np.transpose(a_2d)))
# True

Mảng 1D và vectơ hàng, vectơ cột

Trao đổi trục của mảng đa chiều (3D trở lên)

a_1d = np.arange(3)
print(a_1d)
# [0 1 2]

print(a_1d.T)
# [0 1 2]

print(a_1d.transpose())
# [0 1 2]

print(np.transpose(a_1d))
# [0 1 2]

Kết quả mặc định

Chỉ định thứ tự trục với

import numpy as np

a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_2d_T = a_2d.T
print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

2

Ví dụ: Chuyển đổi nhiều ma trận cùng một lúc

• Nếu bạn muốn trao đổi các hàng và cột của

  print(np.shares_memory(a_2d, a_2d_T))
  # True
  
  a_2d_T[0, 1] = 100
  print(a_2d_T)
  # [[  0 100]
  #  [  1   4]
  #  [  2   5]]
  
  print(a_2d)
  # [[  0   1   2]
  #  [100   4   5]]
  
  a_2d[1, 0] = 3
  print(a_2d)
  # [[0 1 2]
  #  [3 4 5]]
  
  print(a_2d_T)
  # [[0 3]
  #  [1 4]
  #  [2 5]]
  

  0 hoặc danh sách hai chiều (danh sách danh sách), hãy xem bài viết sau.

a_row = a_1d.reshape(1, -1)
print(a_row)
# [[0 1 2]]

print(a_row.shape)
# (1, 3)

print(a_row.ndim)
# 2

>>> P[:, 1] = [7, 8]
>>> P
array([[1, 7, 3],
       [4, 8, 6]])

0

Pandas: Chuyển đổi DataFrame (Hàng và cột hoán đổi)

>>> P[:, 1] = [7, 8]
>>> P
array([[1, 7, 3],
       [4, 8, 6]])

1

Trao đổi trục của mảng đa chiều (3D trở lên)

Kết quả mặc định

Chỉ định thứ tự trục với

import numpy as np

a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_2d_T = a_2d.T
print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

2

Ví dụ: Chuyển đổi nhiều ma trận cùng một lúc

>>> P[:, 1] = [7, 8]
>>> P
array([[1, 7, 3],
       [4, 8, 6]])

2

Nếu bạn muốn trao đổi các hàng và cột của

print(np.shares_memory(a_2d, a_2d_T))
# True

a_2d_T[0, 1] = 100
print(a_2d_T)
# [[  0 100]
#  [  1   4]
#  [  2   5]]

print(a_2d)
# [[  0   1   2]
#  [100   4   5]]

a_2d[1, 0] = 3
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

0 hoặc danh sách hai chiều (danh sách danh sách), hãy xem bài viết sau.

Pandas: Chuyển đổi DataFrame (Hàng và cột hoán đổi)

Chỉ định thứ tự trục với import numpy as np a_2d = np.arange(6).reshape(2, 3) print(a_2d) # [[0 1 2] # [3 4 5]] a_2d_T = a_2d.T print(a_2d_T) # [[0 3] # [1 4] # [2 5]] 2

Ví dụ: Chuyển đổi nhiều ma trận cùng một lúc

Nếu bạn muốn trao đổi các hàng và cột của

print(np.shares_memory(a_2d, a_2d_T))
# True

a_2d_T[0, 1] = 100
print(a_2d_T)
# [[  0 100]
#  [  1   4]
#  [  2   5]]

print(a_2d)
# [[  0   1   2]
#  [100   4   5]]

a_2d[1, 0] = 3
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

0 hoặc danh sách hai chiều (danh sách danh sách), hãy xem bài viết sau.

Pandas: Chuyển đổi DataFrame (Hàng và cột hoán đổi)

>>> P[:, 1] = [7, 8]
>>> P
array([[1, 7, 3],
       [4, 8, 6]])

3

Chuyển danh sách 2D trong Python (Hàng và cột hoán đổi)

>>> P[:, 1] = [7, 8]
>>> P
array([[1, 7, 3],
       [4, 8, 6]])

4

Bạn có thể nhận được ma trận chuyển vị của mảng hai chiều (ma trận) ban đầu với thuộc tính

Scroll down the ipython notebook to visualize the output.

9.

>>> P[:, 1] = [7, 8]
>>> P
array([[1, 7, 3],
       [4, 8, 6]])

5

Ví dụ: Chuyển đổi nhiều ma trận cùng một lúc

Nếu bạn muốn trao đổi các hàng và cột của

print(np.shares_memory(a_2d, a_2d_T))
# True

a_2d_T[0, 1] = 100
print(a_2d_T)
# [[  0 100]
#  [  1   4]
#  [  2   5]]

print(a_2d)
# [[  0   1   2]
#  [100   4   5]]

a_2d[1, 0] = 3
print(a_2d)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

print(a_2d_T)
# [[0 3]
#  [1 4]
#  [2 5]]

0 hoặc danh sách hai chiều (danh sách danh sách), hãy xem bài viết sau.

Pandas: Chuyển đổi DataFrame (Hàng và cột hoán đổi)

>>> P[:, 1] = [7, 8]
>>> P
array([[1, 7, 3],
       [4, 8, 6]])

6

Chuyển danh sách 2D trong Python (Hàng và cột hoán đổi)

>>> P[:, 1] = [7, 8]
>>> P
array([[1, 7, 3],
       [4, 8, 6]])

7

Làm thế nào để bạn chuyển hàng trong một ma trận trong Python?

Làm thế nào để bạn chuyển đổi hàng và cột của một ma trận trong Python?

Làm cách nào để thay thế cả một hàng trong numpy?

Làm thế nào để bạn thay đổi một số trong một mảng trong Python?