有关python中一维，二维，三维数组的理解

2023-03-27 19:39| 来源: 网络整理| 查看: 265

假设某比赛分A,B,C三个组。每组有参赛者5名，分别来自15个不同的国家。

一维数组

对于A组来说，一维数组相当于建立一个姓名列表 name =['参赛者A1'，'参赛者A2'，....，'参赛者A5'],列表里有5个元素，代表五个参赛者。

二维数组

接着上面的，对于A组来说，二维数组相当于建立一个姓名-国籍数组

输出的(5, 2)表示，5行2列。意思是五个参赛者除了姓名属性外，还有国籍属性。有几个属性就有几列。相当于数据库表里的字段，有几个字段数据库表就有几列。

import numpy as np nameCountry= np.array([['参赛者A1','国籍A1'], ['参赛者A2','国籍A2'], ['参赛者A3','国籍A3'], ['参赛者A4','国籍A4'], ['参赛者A5','国籍A5']]) print(nameCountry) print(nameCountry.shape)

输出为：

[['参赛者A1' '国籍A1'] ['参赛者A2' '国籍A2'] ['参赛者A3' '国籍A3'] ['参赛者A4' '国籍A4'] ['参赛者A5' '国籍A5']] (5, 2) 三维数组

在上面两个的基础上。每组参赛者都有姓名-国籍属性，有三组，就形成了三维数组。代码如下：

import numpy as np nameCountrys = np.array([ [['参赛者A1','国籍A1'],['参赛者A2','国籍A2'],['参赛者A3','国籍A3'],['参赛者A4','国籍A4'],['参赛者A5','国籍A5']], [['参赛者B1','国籍B1'],['参赛者B2','国籍B2'],['参赛者B3','国籍B3'],['参赛者B4','国籍B4'],['参赛者B5','国籍B5']], [['参赛者C1','国籍C1'],['参赛者C2','国籍C2'],['参赛者C3','国籍C3'],['参赛者C4','国籍C4'],['参赛者C5','国籍C5']] ]) print(nameCountrys) print(nameCountrys.shape)

输出为：

[['参赛者A1' '国籍A1'] ['参赛者A2' '国籍A2'] ['参赛者A3' '国籍A3'] ['参赛者A4' '国籍A4'] ['参赛者A5' '国籍A5']] (5, 2) [[['参赛者A1' '国籍A1'] ['参赛者A2' '国籍A2'] ['参赛者A3' '国籍A3'] ['参赛者A4' '国籍A4'] ['参赛者A5' '国籍A5']] [['参赛者B1' '国籍B1'] ['参赛者B2' '国籍B2'] ['参赛者B3' '国籍B3'] ['参赛者B4' '国籍B4'] ['参赛者B5' '国籍B5']] [['参赛者C1' '国籍C1'] ['参赛者C2' '国籍C2'] ['参赛者C3' '国籍C3'] ['参赛者C4' '国籍C4'] ['参赛者C5' '国籍C5']]] (3, 5, 2)

输出的(3,5, 2)表示，第三维的2表示每组有姓名和国籍两个属性；第二维的5表示每组有五个参赛者；最后的第一维3就代表者有3个小组。

总结

其实一维就是只有一个属性，一种特征；二维就是有多个属性，多个特征；三维即有多组，每组的属性相同。

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