如何交換數組np.arange(9).reshape

import numpy as npa=np.arange(9).reshape(3,3)12 a Out[31]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])12345 矩陣的某一行 a[1]Out[32]: array([3, 4, 5])12 矩陣的某一列 a[:,1]Out[33]: array([1, 4, 7])12 b=np.eye(3,3) b Out[36]: array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]])1234567 把矩陣a的第2列賦值給矩陣b的第1列 b[:,0]=a[:,1] b Out[38]: array([[ 1., 0., 0.], [ 4., 1., 0.], [ 7., 0., 1.]])

如何交換數組np.arange(9)

1. np.array 可將序列對象（如列表和元包）轉換為數組，可以生成一維或多維數組，生成多維數組時要對齊。

a = [[1,2,3],[4,5,6]]b = np.array(a)

2. 數組與列表的相互轉換 

a = np.ones((2,2))b = a.tolist() # 數組轉列表c = [[1,2,3],[4,5,6]]d = np.array(c) # 列表轉數組e = [1,2,3],[4,5,6]g = np.array(e) #元組轉數組

3. 低精度和高精度一起，會轉換為高精度的

a = np.array((1,2.1,3,4,5,6))b = a.reshape(2,3)print(a.shape, a.dtype)

4. np.arange(n) 生成一維從0到n-1的向量,可以設定范圍和步長，如np.arange(1,10,2)。Python 內置的range生成從0到n-1的列表，一般只用于for循環(huán)中。

a = np.arange(15)for i in range(15):　　print(i)

　　5. np.ones .zeros .empty 里面需要傳 入一個元組或列表，來指定創(chuàng)建什么形狀，同時可以指定數據類型dtype。

a = np.ones((2,2), dtype = int)b = np.zeros(10)

6. np.astype 實現數據類型轉換，string類型的數字（如'123'）也可以轉換為int。

a = np.array((1,2,3,4))print(a.dtype)b = a.astype(np.float64)print(b.dtype)

7. 大小相等的數組之間的任何運算都會元素級的，特別注意數組之間的乘法是元素級的，要實現矩陣乘法，需要用np.dot。

　　8. 數組的切片是原始數組的視圖，數據在賦值時不會復制，想要復制數據，需要在切片后加.copy()

　　9. 數組切片用方括號[ ]，切片的形式為[start:end:step]， 在切片時起點和終點至少要指定一個。不指定的部分，表示一直到索引最開始或者最后。-1 可以表示最后一個元素，：表示復制原列表。索引有幾種形式，如[1,2], [:,3],[:2,3:] 注意索引的結尾數要減1，開頭不需要。還有花式索引，a[[1,2,3]] 取對應的行，a[:,[1,2,3]]取對應的列，花式索引會復制數據，注意a[[1,2,3],[1,2,3]] 取的是3個對應位置的數字。進行反向索引時，要在數字前全部加負號，如[-2: -10:-1] 表示取向量的倒數第2個到倒數第10個，步長為2； [-1::-1]  表示從最后一個按照步長為1一直取到第1個。

a = np.arange(30).reshape(6,5)b = a[:2,3:]c = a[[1,5,2]]d = a[:,[3,4,1]]

a = b[b[:,0] == c, :]   ##  取出某列中所有滿足特定值的所有行，此式子為取出b中第0行里所有值等于c的所有行

a = b[~b[:,0] == c, :]  ##  反轉，取出所有不滿足該條件的

10. 數組之間的拼接有兩種方法，hstack，vstack分別對應行拼接和列拼接；concatenate里axis=0對應列軸，=1對應橫軸。hsplit, vsplit以及split(與concatenate對應)實現矩陣的指定份數的均等分。

a = np.ones((1,2))b = np.zeros((3,2))c =np.ones((3,3))d = np.hstack((b,c))e = np.concatenate((b,c),axis = 1)f = np.vstack((a,b))g, h, i = np.hsplit(c, 3)

11. 數組中最小最大元素的索引：np.argmin，np.argmax；數組中最小最大的元素：np.max，np.min。

a = np.arange(30).reshape(6,5)b = np.argmax(a)

　　12. Python內置zip函數，可以將多個可迭代對象中對應的元素打包成一個個元組，然后返回由這些元組組成的列表，當所有對象長度不一致時，以短的為主。

a = np.array((1,2,3))b = np.array((4,5,6))c = zip(a,b)for i, j in zip(a,b):print(i,j)

13. numpy.where(conditon[, x, y]) 條件邏輯表達式，方括號內可省去，如果條件為true，則其值取x，否則取y。 如果只有條件，則范圍條件中非0元素的索引。其等效為 value = x if c else y for c, x, y in zip(condition, xarr, yarr)。

xarr = np.array([1.1, 1.2, 1.3, 1.4])yarr = np.array([2.1, 2.2,2.3, 2.4])condi = np.array([True, False, True, False])value = np.where(condi, xarr, yarr)

14. 基礎數學和統計方法中，sum，mean, std, var(方差), min, max, argmin, argmax (arg系列返回最值的索引), cumsum等可以分別針對數組整體，以及axis = 0 （y軸，向）, = 1 (x軸, 橫向)進行數據統計。

a = np.random.randn(5,5) # 正態(tài)分布隨機數b = np.argmin(a)c = np.argmin(a, axis = 0)d = a.argmin(axis = 1)

15. 對布爾型數組的方法， Python里0與False, 非0元素與True對應，針對布爾型數組的方法有，sum統計true的個數，實質對0與1的求和，any判斷是否有true， all判斷是否全為true。

a = np.array([False, True, False, False])print(a.sum())print(a.any())print(a.all())

16. sort對指定軸進行從小到大的排序， argsort 是間接排序、返回數值從小到大的索引

a = np.random.randn(5,3)b = np.sort(a) # 默認axis=0b2 = np.sort(a, axis = 0) b3 = np.sort(a, axis = 1)

17. 唯一化和集合邏輯： unique返回矩陣中唯一值的序列（即所有出現過元素的序列），python內置的set只能針對向量，返回向量中的唯一值序列，該序列只能作為迭代序列，一般用于for循環(huán)等迭代中。intersect1d(x,y) x與y的交集， union1d(x,y) x與yd的并集， in1d(x,y) x中的元素是否在y集合中， setdiff1d(x,y) 集合差 setxor1d(x,y)異或。

a = np.array(('Bob','Alice','Joe','Will','Bob','Joe'))b = np.unique(a)a2 = np.array((1,2,3,4,2,3,1,5,3,2,6,5,7,6,4))b2 = np.unique(a2)a3 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[1,2,4]])b3 = np.unique(a3)for item in set(a2):print (item)

18. 線性代數操作， 主要方法有dot(點乘), diag(返回方陣對角元素), trace（返回方陣的跡）, det(行列式), eig(f方陣特征值和特征向量), inv(方陣的逆), pinv(廣義逆), qr(QR分解), svd(奇異值分解), slove(解方程AX=B)。

19. 在Anconda中，針對向量和數組的處理是不同的，向量不分行向量和列向量，形式為size a(3, ) 是長度為3的向量；數組為size a(3,1)。在編程時，要注意區(qū)分，最好把向量轉為數組。

如何交換數組的兩行

charstr1[20],str2[20];

scanf("%s%s",str1,str2);

這樣就可以實現多個字符串的輸入，注意幾點：

1.輸入的每一個字符串長度應小于定義時的字符數組長度。

2.輸入字符串時，字符串與字符串之間用空格符或者回車換行符隔開。

有數組n=np.arange(24)

NumPy

NumPy(Numerical Python) 是 Python 的一個擴展程序庫，支持大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。Nupmy可用來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結構要高效的多（該結構也可以用來表示矩陣（matrix））。據說NumPy將Python相當于變成一種免費的更強大的MatLab系統。

NumPy 是一個運行速度非?？斓臄祵W庫，主要用于數組計算，包含：

一個強大的 N 維數組對象 ndarray頭條萊垍

廣播功能函數萊垍頭條

整合 C/C++/Fortran 代碼的工具垍頭條萊

線性代數、傅里葉變換、隨機數生成等功能頭條萊垍

ndarray對象萊垍頭條

NumPy 最重要的一個對象是其 N 維數組對象 ndarray，它是一系列同類型數據的集合，可以使用基于 0 的索引訪問集合中的項目。

ndarray 對象是用于存放同類型元素的多維數組。ndarray中的每個元素在內存中使用相同大小的塊。 ndarray中的每個元素是數據類型對象的對象(稱為 dtype)

numpy.array( object , dtype = None , ndmin = 0 ,copy = True , order = None , subok = False )

一般只有 object 、dtype和 ndmin 參數常用，其他參數不常用

import numpy萊垍頭條

a=numpy.array([1,2,3]) #一維萊垍頭條

b=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #二維垍頭條萊

c=numpy.array([1,2,3],dtype=complex) #元素類型為復數垍頭條萊

d=numpy.array([1,2,3],ndmin=2) #二維頭條萊垍

print(a,type(a))萊垍頭條

print(b,type(b))萊垍頭條

print(c,type(c))萊垍頭條

print(d,type(d))萊垍頭條

####################################萊垍頭條

[1 2 3] <class 'numpy.ndarray'>條萊垍頭

[[1 2 3]條萊垍頭

[4 5 6]] <class 'numpy.ndarray'>垍頭條萊

[1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j] <class 'numpy.ndarray'萊垍頭條

[[1 2 3]] <class 'numpy.ndarray'>條萊垍頭

Numpy數組屬性

NumPy 數組的維數稱為秩（rank），一維數組的秩為 1，二維數組的秩為 2，以此類推。

在 NumPy中，每一個線性的數組稱為是一個軸（axis），也就是維度（dimensions）。比如說，二維數組相當于是兩個一維數組，其中第一個一維數組中每個元素又是一個一維數組。所以一維數組就是 NumPy 中的軸（axis），第一個軸相當于是底層數組，第二個軸是底層數組里的數組。而軸的數量——秩，就是數組的維數。

很多時候可以聲明 axis。axis=0，表示沿著第 0 軸進行操作，即對每一列進行操作；axis=1，表示沿著第1軸進行操作，即對每一行進行操作。

ndarray 對象屬性有：

常見的屬性有下面幾種 ：

ndarray.shape ： 這一數組屬性返回一個包含數組緯度的元組，它也可以用于調整數組大小

import numpy as np萊垍頭條

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])萊垍頭條

print(a.shape) #打印shape屬性條萊垍頭

a.shape=(3,2) #修改shape屬性萊垍頭條

print(a)萊垍頭條

#######################################條萊垍頭

(2, 3)萊垍頭條

[[1 2]萊垍頭條

[3 4]萊垍頭條

[5 6]]萊垍頭條

ndarray.ndim： 這一數組屬性返回數組的維數

import numpy as np

a=np.arange(24) #np.arange返回0-23的列表類型的數據萊垍頭條

print(a.ndim)萊垍頭條

b=a.reshape(2,3,4)萊垍頭條

print(b)條萊垍頭

print(b.ndim)頭條萊垍

############################條萊垍頭

1萊垍頭條

[[[ 0 1 2 3]條萊垍頭

[ 4 5 6 7]條萊垍頭

[ 8 9 10 11]]萊垍頭條

[[12 13 14 15]萊垍頭條

[16 17 18 19]萊垍頭條

[20 21 22 23]]]萊垍頭條

3萊垍頭條

ndarray.itemsize ： 這一數組屬性返回數組中每個元素的字節(jié)單位長度

import numpy as np

a=np.array([1,2,3]) #默認是四個字節(jié)頭條萊垍

print(a.itemsize)萊垍頭條

#########################################條萊垍頭

4萊垍頭條

numpy.mat()函數的用法

該函數用來創(chuàng)建矩陣

import numpy as np條萊垍頭

#將列表轉為矩陣萊垍頭條

a=[7,8,9]萊垍頭條

b=np.mat(a)萊垍頭條

print(b)萊垍頭條

print("#"*10)萊垍頭條

#創(chuàng)建一行的矩陣萊垍頭條

m=np.mat([1,2,3]) 頭條萊垍

print(m)萊垍頭條

print("打印出第一行的第三個值：",m[0,2]) #取第一行的第三個值萊垍頭條

print("#"*10)萊垍頭條

x=np.mat([[3,2,1],[6,5,4]])萊垍頭條

print(x)萊垍頭條

print("打印出矩陣的第二行：",x[1])頭條萊垍

print("打印出矩陣的第二行：",x[1,:])萊垍頭條

print("打印出矩陣的行列數：",x.shape) #獲得矩陣的行列數萊垍頭條

print("打印出矩陣的行數 ：",x.shape[0]) #獲得矩陣的行數萊垍頭條

print("打印出矩陣的列數 ：",x.shape[1]) #獲得矩陣的列數垍頭條萊

x.sort() #對矩陣的每一行進行排序萊垍頭條

print("對矩陣的每一行進行排序:")萊垍頭條

print(x)頭條萊垍

print("#"*10)頭條萊垍

numpy.zeros()函數的用法

該函數用于返回給定形狀和類型的新數組。返回的數據類型為 numpy.ndarray，具有給定形狀，類型和順序的0的數組。

參數：

shape：int 或 int 的元組。新陣列的形狀，例如：（2，3）或2。垍頭條萊

dtype：數據類型，可選。、例如numpy.int8。默認是numpy.float64萊垍頭條

order：{'C'，'F'}，可選，默認：'C' 。是否在內容中以行（C）或列（F）順序存儲多維數據。頭條萊垍

import numpy as np

a=np.zeros(5)萊垍頭條

print(a,type(a))萊垍頭條

b=np.zeros([1,2],dtype='int8')條萊垍頭

print(b)條萊垍頭

c=np.zeros([1,2,3],dtype='int8')萊垍頭條

print(c)萊垍頭條

如何交換數組的列

看來你是個超級小菜鳥啊,解析注上了,慢慢學習吧main(){ int a[2][3]={{1,2,3},{4,5,6}}

; int b[3][2],i,j; printf("array a:\n")

; //雙引號里的是字符串提示信息,作用是在屏幕上顯示提示 for(i=0;i

如何交換數組元素

1、定義一個int類型的一維數組，內容為{6,2,9,15,1,5,20,7,18}。

2、將數組最大元素與最后一位元素進行交換,最小元素與第一位元素進行交換，并打印數組。

具體如下： 1、簡介 編程是編寫程序的中文簡稱，就是讓計算機代為解決某個問題，對某個計算體系規(guī)定一定的運算方式，是計算體系按照該計算方式運行，并最終得到相應結果的過程。 為了使計算機能夠理解人的意圖，人類就必須將需解決的問題的思路、方法和手段通過計算機能夠理解的形式告訴計算機，使得計算機能夠根據人的指令一步一步去工作，完成某種特定的任務。這種人和計算體系之間交流的過程就是編程。 2、匯編程序 匯編程序。使用匯編語言編寫計算機程序，程序員仍然需要十分熟悉計算機系統的硬件結構，所以從程序設計本身上來看仍然是低效率的、繁瑣的。但正是由于匯編語言與計算機硬件系統關系密切，在某些特定的場合，如對時空效率要求很高的系統核心程序以及實時控制程序等，迄今為止匯編語言仍然是十分有效的程序設計工具。 3、執(zhí)行原理 計算機對除機器語言以外的源程序不能直接識別、理解和執(zhí)行，都必須通過某種方式轉換為計算機能夠直接執(zhí)行的。這種將高級編程硬件程序設計語言編寫的源程序轉換到機器目標程序的方式有兩種:解釋方式和編譯方式。

如何交換數組中兩個元素位置,相對位置不變

把數組元素寫入工作表A1單元格向右8個單元格（也就是A1:H1）內Range("A1").Resize(1, 8) = cname把數組元素寫入工作表A1單元格向下8個單元格（也就是A1:A8）內Range("A1").Resize(8, 1) = cname

如何交換數組中的位置

vue視圖移動后改變中心點地方法是，使用vue.js v-for綁定若干個選項，需要對選項進行排序上下移動操作。

需要對options里面數組的位置進行交換，通常是這樣來寫：

假設向前移動一個：var index = this.options.indexOf(option); //獲取當前選項對象在數組里面的索引。

具體的原理就是根據中心點的位置方法原理確定選擇的方式，導入索引后改變數組的順序，視圖就能對應的發(fā)生更新和移動。

如何交換數組中兩個位置的變量

在c語言中，全局變量和函數聲明及定義并列，也就是說，聲明在最外層作用域的變量即為全局變

如在如下程序中

int i;

int main()

{

int i_copy = i;

i = 9;

return 0;

}

int

i就是一個全局變量，故在main函數中可以調用或修改i的值

所以，定義數組也和普通全局變量的方法相同，如

char str[10];

int main()

{

str[0] = 'a';

str[1] = '\0';

return 0;

}

拓展資料

c語言是一門通用計算機編程語言，應用廣泛。c語言的設計目標是提供一種能以簡易的方式編譯、處理低級存儲器、產生少量的機器碼以及不需要任何運行環(huán)境支持便能運行的編程語言。

盡管c語言提供了許多低級處理的功能，但仍然保持著良好跨平臺的特性，以一個標準規(guī)格寫出的c語言程序可在許多電腦平臺上進行編譯，甚至包含一些嵌入式處理器（單片機或稱mcu）以及超級電腦等作業(yè)平臺。

二十世紀八十年代，為了避免各開發(fā)廠商用的c語言語法產生差異，由美國國家標準局為c語言制定了一套完整的美國國家標準語法，稱為ansi

c，作為c語言最初的標準。目前2011年12月8日，國際標準化組織（iso）和國際電工委員會（iec）發(fā)布的c11標準是c語言的第三個官方標準，也是c語言的最新標準，該標準更好的支持了漢字函數名和漢字標識符，一定程度上實現了漢字編程。