Tôi nghi ngờ bạn đang cố gắng sao chép mã danh sách làm việc này:
Nội dung chính ShowShow
- 🔹 Sử dụng dấu ngoặc vuông
- Thêm các yếu tố vào một danh sách trống
- 🔸 Sử dụng hàm tạo Danh sách []
- Các trường hợp sử dụng
- Hiệu quả
- Kiểm tra num = []1:
- Kiểm tra num = []2:
- Làm thế nào để bạn tạo một mảng trống và nối vào Python?
- Làm thế nào để bạn tạo một mảng trống và nối?
- Làm thế nào để bạn nối một danh sách trống trong Python?
- Làm cách nào để nối vào một mảng trống trong numpy?
In [56]: x = []
In [57]: x.append[[1,2]]
In [58]: x
Out[58]: [[1, 2]]
In [59]: np.array[x]
Out[59]: array[[[1, 2]]]
Nhưng với các mảng:
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
Mặc dù tên, mảng
In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
1 không phải là một danh sách trống. Nó có 4 yếu tố, hình dạng mà bạn chỉ định.In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
Lưu ý rằng
In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
2 đã chuyển nhiệm vụ cho In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
3. Với tham số trục, đó là tất cả các phần phụ này làm. Nó không phải là một danh sách nhân bản.In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
3 đòi hỏi tính nhất quán trong kích thước của đầu vào của nó. Một là [2,2], cái kia [2,]. Kích thước không khớp.In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
2 là một chức năng nguy hiểm và không hữu ích ngay cả khi được sử dụng chính xác. In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
3 [và các chức năng In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
7] khác nhau là hữu ích. Nhưng bạn cần phải chú ý đến các hình dạng. Và không sử dụng chúng lặp đi lặp lại. Danh sách phụ lục là hiệu quả hơn cho điều đó.Khi bạn gặp lỗi này, bạn đã tra cứu các hàm
In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
2, In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
1 [và In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
3]? Đọc và hiểu các tài liệu? Về lâu dài, vì vậy các câu hỏi không phải là một sự thay thế cho việc đọc tài liệu. Nếu bạn muốn tìm hiểu làm thế nào để tạo một danh sách trống trong Python một cách hiệu quả, thì bài viết này là dành cho bạn.
Bạn sẽ học:
- Cách tạo một danh sách trống bằng dấu ngoặc vuông
31.In [53]: x = np.empty[[2,2],int] In [54]: x Out[54]: array[[[73096208, 10273248], [ 2, -1]]]
- Cách tạo một danh sách trống bằng cách sử dụng
32.In [53]: x = np.empty[[2,2],int] In [54]: x Out[54]: array[[[73096208, 10273248], [ 2, -1]]]
- Trường hợp sử dụng của họ.
- Chúng hiệu quả như thế nào [một người nhanh hơn cái kia!]. Chúng tôi sẽ sử dụng mô -đun
33 để so sánh chúng.In [53]: x = np.empty[[2,2],int] In [54]: x Out[54]: array[[[73096208, 10273248], [ 2, -1]]]
Hãy bắt đầu nào! ✨
🔹 Sử dụng dấu ngoặc vuông
Bạn có thể tạo một danh sách trống với một cặp dấu ngoặc vuông, như thế này: & nbsp;
Mẹo: Chúng tôi gán danh sách trống cho một biến để sử dụng nó sau trong chương trình của chúng tôi. We assign the empty list to a variable to use it later in our program. We assign the empty list to a variable to use it later in our program.
Ví dụ:
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
3Danh sách trống sẽ có độ dài
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
34, như bạn có thể thấy ngay tại đây:In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
8Danh sách trống là các giá trị giả, có nghĩa là chúng đánh giá thành
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
35 trong bối cảnh Boolean:falsy values, which means that they evaluate to In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
35 in a boolean context:In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
1falsy values, which means that they evaluate to In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
35 in a boolean context:In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
1Thêm các yếu tố vào một danh sách trống
Bạn có thể thêm các phần tử vào danh sách trống bằng các phương thức
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
36 và In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
37:
36 thêm phần tử vào cuối danh sách.In [53]: x = np.empty[[2,2],int] In [54]: x Out[54]: array[[[73096208, 10273248], [ 2, -1]]]
37 Thêm phần tử vào chỉ mục cụ thể của danh sách mà bạn chọn.In [53]: x = np.empty[[2,2],int] In [54]: x Out[54]: array[[[73096208, 10273248], [ 2, -1]]]
Vì các danh sách có thể là các giá trị sự thật hoặc giả mạo tùy thuộc vào việc chúng trống hay không khi chúng được đánh giá, bạn có thể sử dụng chúng trong các điều kiện như thế này:
In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
6Đầu ra của mã này là:
In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
7Bởi vì danh sách trống, vì vậy nó đánh giá là sai.
Nói chung:
- Nếu danh sách không trống, nó sẽ đánh giá thành
80, vì vậy mệnh đề IF được thực thi.In [53]: x = np.empty[[2,2],int] In [54]: x Out[54]: array[[[73096208, 10273248], [ 2, -1]]]
- Nếu danh sách trống, nó sẽ đánh giá thành
35, do đó mệnh đề khác được thực thi.In [53]: x = np.empty[[2,2],int] In [54]: x Out[54]: array[[[73096208, 10273248], [ 2, -1]]]
Example:
Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tạo một danh sách trống và gán nó cho biến
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
82. Sau đó, bằng cách sử dụng một vòng lặp cho, chúng tôi thêm một chuỗi các phần tử [số nguyên] vào danh sách ban đầu trống:In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
1Chúng tôi kiểm tra giá trị của biến để xem các mục có được nối thành công không và xác nhận rằng danh sách không còn trống nữa: & nbsp;
In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
2Mẹo: Chúng tôi thường sử dụng
In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
36 để thêm phần tử đầu tiên vào danh sách trống, nhưng bạn cũng có thể thêm phần tử này gọi phương thức In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
37 với INDEX In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
34: We commonly use 6 để thêm phần tử đầu tiên vào danh sách trống, nhưng bạn cũng có thể thêm phần tử này gọi phương thức In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
37 với INDEX In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
34: We commonly use In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
36 to add the first element to an empty list, but you can also add this element calling the In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
37 method with index In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
34:In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
0🔸 Sử dụng hàm tạo Danh sách []
Ngoài ra, bạn có thể tạo một danh sách trống với hàm tạo loại
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
32, tạo ra một đối tượng danh sách mới.Theo tài liệu Python:
Nếu không có đối số nào được đưa ra, hàm tạo tạo một danh sách trống mới,31.In [53]: x = np.empty[[2,2],int] In [54]: x Out[54]: array[[[73096208, 10273248], [ 2, -1]]]
Mẹo: Điều này tạo ra một đối tượng danh sách mới trong bộ nhớ và vì chúng tôi không chuyển bất kỳ đối số nào cho
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
32, một danh sách trống sẽ được tạo.Tip: This creates a new list object in memory and since we didn't pass any arguments to In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
32, an empty list will be created.Tip: This creates a new list object in memory and since we didn't pass any arguments
to In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
32, an empty list will be created.Ví dụ:
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
1Danh sách trống sẽ có độ dài
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
34, như bạn có thể thấy ngay tại đây:In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
8Danh sách trống là các giá trị giả, có nghĩa là chúng đánh giá thành
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
35 trong bối cảnh Boolean:falsy values, which means that they evaluate to In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
35 in a boolean context:In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
1falsy value when it is empty [it evaluates to In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
35 in a boolean context]:In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
3Example:
Thêm các yếu tố vào một danh sách trống
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
4Bạn có thể thêm các phần tử vào danh sách trống bằng các phương thức
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
36 và In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
37:In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
2Các trường hợp sử dụng
- Chúng tôi thường sử dụng
32 để tạo danh sách từ các vòng lặp hiện có như chuỗi, từ điển hoặc bộ dữ liệu.In [53]: x = np.empty[[2,2],int] In [54]: x Out[54]: array[[[73096208, 10273248], [ 2, -1]]]
- Bạn thường thấy dấu ngoặc vuông
31 đang được sử dụng để tạo danh sách trống trong Python vì cú pháp này ngắn gọn và nhanh hơn.In [53]: x = np.empty[[2,2],int] In [54]: x Out[54]: array[[[73096208, 10273248], [ 2, -1]]]
Hiệu quả
Chờ đợi! Tôi chỉ nói với bạn rằng
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
31 nhanh hơn ____ 32 ...Nhưng nhanh hơn bao nhiêu?
Hãy kiểm tra hiệu quả thời gian của họ bằng mô -đun thời gian.timeit module.timeit module.
Để sử dụng mô -đun này trong chương trình Python của bạn, bạn cần nhập nó:
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
6Cụ thể, chúng tôi sẽ sử dụng chức năng thời gian từ mô -đun này mà bạn có thể gọi với cú pháp này:
Mẹo: Mã được lặp lại nhiều lần để giảm sự khác biệt về thời gian có thể phát sinh từ các yếu tố bên ngoài như các quy trình khác có thể chạy vào thời điểm cụ thể đó. Điều này làm cho kết quả đáng tin cậy hơn cho mục đích so sánh.Tip: The code is repeated several times to reduce time differences that may arise from external factors such as other processes that might be running at that particular moment. This makes the results more reliable for comparison purposes.Tip: The code is repeated several times to reduce time differences that may arise from external factors such as other processes that might be running at that particular moment. This makes the results more reliable for comparison purposes.
Trên điểm của bạn ... hãy thiết lập ... Sẵn sàng! Đây là mã và đầu ra:Here is the code and output:Here is the code and output:
Đầu tiên, chúng tôi nhập mô -đun.
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
6Sau đó, chúng tôi bắt đầu kiểm tra từng cú pháp.
Kiểm tra num = []1:
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
8Kiểm tra num = []2:
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
9Mẹo: Lưu ý rằng mã mà bạn muốn thời gian phải được bao quanh bởi các trích dẫn đơn
In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
17 hoặc trích dẫn kép In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
18. Thời gian được trả về bởi hàm In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
33 được thể hiện bằng giây. Notice that the code that you want to time has to be surrounded by single quotes 7 hoặc trích dẫn kép In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
18. Thời gian được trả về bởi hàm In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
33 được thể hiện bằng giây. Notice that the code that you want to time has to be surrounded by single quotes In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
17 or double quotes In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
18. The time returned by the In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
33 function is expressed in seconds.So sánh các kết quả này:
31:In [53]: x = np.empty[[2,2],int] In [54]: x Out[54]: array[[[73096208, 10273248], [ 2, -1]]]
61In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0] --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback [most recent call last] in ----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0] in append[*args, **kwargs] /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis] 4691 values = ravel[values] 4692 axis = arr.ndim-1 -> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis] 4694 4695 in concatenate[*args, **kwargs] ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
32:In [53]: x = np.empty[[2,2],int] In [54]: x Out[54]: array[[[73096208, 10273248], [ 2, -1]]]
63In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0] --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback [most recent call last] in ----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0] in append[*args, **kwargs] /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis] 4691 values = ravel[values] 4692 axis = arr.ndim-1 -> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis] 4694 4695 in concatenate[*args, **kwargs] ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
Bạn có thể thấy rằng
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
31 nhanh hơn nhiều so với In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
32. Có sự khác biệt khoảng In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
66 giây trong thử nghiệm này:In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
0Tôi chắc chắn rằng bạn phải hỏi điều này ngay bây giờ: Tại sao
In [55]: np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback [most recent call last]
in
----> 1 np.append[x, np.array[[1,2]], axis=0]
in append[*args, **kwargs]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append[arr, values, axis]
4691 values = ravel[values]
4692 axis = arr.ndim-1
-> 4693 return concatenate[[arr, values], axis=axis]
4694
4695
in concatenate[*args, **kwargs]
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension[s] and the array at index 1 has 1 dimension[s]
32 kém hiệu quả hơn In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
31 nếu họ làm chính xác điều tương tự?Why is 2 kém hiệu quả hơn In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
31 nếu họ làm chính xác điều tương tự?Why is In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
32 less efficient than In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
31 if they do exactly the same thing?Chà ...
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
32 chậm hơn vì nó yêu cầu tra cứu tên của hàm, gọi nó và sau đó tạo đối tượng danh sách trong bộ nhớ. Ngược lại, In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
31 giống như một "phím tắt" không yêu cầu quá nhiều bước trung gian để tạo danh sách trong bộ nhớ.Sự khác biệt về thời gian này sẽ không ảnh hưởng đến hiệu suất của chương trình của bạn rất nhiều nhưng thật tuyệt khi biết cái nào hiệu quả hơn và cách họ làm việc đằng sau hậu trường.
Tóm tắt
Bạn có thể tạo một danh sách trống bằng cách sử dụng một cặp dấu ngoặc vuông
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
31 hoặc hàm tạo loại In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
32, một hàm tích hợp tạo ra một danh sách trống khi không có đối số nào được truyền.Giá đỡ vuông
In [53]: x = np.empty[[2,2],int]
In [54]: x
Out[54]:
array[[[73096208, 10273248],
[ 2, -1]]]
31 thường được sử dụng trong Python để tạo danh sách trống vì nó nhanh hơn và súc tích hơn.Tôi thực sự hy vọng rằng bạn thích bài viết của tôi và thấy nó hữu ích. Bây giờ bạn có thể tạo danh sách trống trong các dự án Python của bạn. Kiểm tra các khóa học trực tuyến của tôi. Theo dõi tôi trên Twitter. ⭐Now you can create empty lists in your Python projects. Check out my online courses. Follow me on Twitter. ⭐️Now you can create empty lists in your Python projects. Check out my online courses. Follow me on Twitter. ⭐️
Nếu bạn muốn đi sâu hơn vào danh sách, bạn có thể muốn đọc:
- Danh sách Python Phụ lục - Cách thêm phần tử vào một mảng, được giải thích với các ví dụ
- Phương pháp mảng danh sách sắp xếp Python - tăng dần và giảm dần giải thích với các ví dụ
- Danh sách Python phụ thuộc vào danh sách Python - Danh sách mở rộng - Sự khác biệt được giải thích với các ví dụ về phương thức mảng
Học mã miễn phí. Chương trình giảng dạy nguồn mở của Freecodecamp đã giúp hơn 40.000 người có được việc làm với tư cách là nhà phát triển. Bắt đầu
Làm thế nào để bạn tạo một mảng trống và nối vào Python?
Bạn có thể tạo danh sách trống theo []. Trong đơn đặt hàng để thêm mục mới sử dụng phụ lục.Để thêm danh sách khác sử dụng mở rộng.Lưu câu trả lời này.create empty list by [] .In order to add new item use append . For add other list use extend . Save this answer.create empty list by [] . In order to add new item use append . For add other list use extend . Save this answer.
Làm thế nào để bạn tạo một mảng trống và nối?
Cách nối một mảng numpy vào một mảng trống trong Python...
trống_array = np.mảng[[]].
to_Append = np.Mảng [[1, 2, 3]].
Kết hợp_array = NP.nối [trống_array, to_append] nối `to_append` để` dlank_array`.
Làm thế nào để bạn nối một danh sách trống trong Python?
Tạo một danh sách trống và chèn các phần tử ở cuối bằng hàm chèn [].Python cung cấp một hàm chèn [], tức là.
Làm cách nào để nối vào một mảng trống trong numpy?
Numpy cung cấp chức năng để nối một hàng vào một mảng numpy trống bằng hàm numpy.append [].numpy.append[] function.numpy. append[] function.