导读：很多朋友问到关于python多维数组多少列的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
本文目录一览：
1、python中有没有直接对多维数组排序的方法2、python中如何表示多维数组3、一些Python中的二维数组的操作方法4、python:二维数组中每行最大值和每行和5、python关于numpy基础问题6、python中怎么表示多维数组python中有没有直接对多维数组排序的方法
直接用numpy的lexsort就可以
import numpy as np
data = np.array([[1,2,3,4,5], [1,2,3,6,7], [2,3,4,5,7], [3,4,5,6,7], [4,5,6,7,8]])
idex=np.lexsort([-1*data[:,2], data[:,1], data[:,0]])
#先按第一列升序，再按第二列升序，再按第三列降序
#注意先按后边的关键词排序
sorted_data = data[idex, :]
python中如何表示多维数组
在Python中，一个像这样的多维表格可以通过“序列的序列”实现。一个表格是行的序列。每一行又是独立单元格的序列。这类似于我们使用的数学记号，在数学里我们用Ai,j，而在Python里我们使用A[i][j]，代表矩阵的第i行第j列。
这看起来非常像“元组的列表”（Lists of Tuples）。
“列表的列表”示例：
我们可以使用嵌套的列表推导式（list comprehension）创建一个表格。 下面的例子创建了一个“序列的序列”构成的表格，并为表格的每一个单元格赋值。
table= [ [ 0 for i in range(6) ] for j in range(6) ]print tablefor d1 in range(6):for d2 in range(6):table[d1][d2]= d1+d2+2print table123456程序的输出结果如下：
[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0]]，
[[2, 3, 4, 5, 6, 7], [3, 4, 5, 6, 7, 8], [4, 5, 6, 7, 8, 9],
[5, 6, 7, 8, 9, 10], [6, 7, 8, 9, 10, 11], [7, 8, 9, 10, 11, 12]]
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这个程序做了两件事：创建了一个6 × 6的全0表格。 然后使用两枚骰子的可能组合的数值填充表格。 这并非完成此功能最有效的方式，但我们通过这个简单的例子来演示几项技术。我们仔细看一下程序的前后两部分。
程序的第一部分创建并输出了一个包含6个元素的列表，我们称之为“表格”；表格中的每一个元素都是一个包含6个0元素的列表。它使用列表推导式，对于范围从0到6的每一个j都创建对象。每一个对象都是一个0元素列表，由i变量从0到6遍历产生。初始化完成之后，打印输出二维全0表格。
推导式可以从里向外阅读，就像一个普通表达式一样。内层列表[ 0 for i in range(6) ]创建了一个包含6个0的简单列表。外层列表[ [...] for j in range(6) ]创建了这些内层列表的6个深拷贝。
程序的第2个部分对2个骰子的每一个组合进行迭代，填充表格的每一个单元格。这由两层嵌套循环实现，每一个循环迭代一个骰子。外层循环枚举第一个骰子的所有可能值d1。内层循环枚举第二个骰子d2。
更新每一个单元格时需要通过table[d1]选择每一行；这是一个包含6个值的列表。这个列表中选定的单元格通过...[d2]进行选择。我们将掷骰子的值赋给这个单元格，d1+d2+2。
其他示例：
打印出的列表的列表不太容易阅读。下面的循环会以一种更加可读的形式显示表格。
for row in table:
print row[2, 3, 4, 5, 6, 7]
[3, 4, 5, 6, 7, 8]
[4, 5, 6, 7, 8, 9]
[5, 6, 7, 8, 9, 10]
[6, 7, 8, 9, 10, 11]
[7, 8, 9, 10, 11, 12]
12345678910111213作为练习，读者可以试着在打印列表内容时，再打印出行和列的表头。提示一下，使用"%2d" % value字符串运算符可以打印出固定长度的数字格式。显示索引值（Explicit Index Values）。
我们接下来对骰子表格进行汇总统计，得出累计频率表。我们使用一个包含13个元素的列表（下标从0到12）表示每一个骰子值的出现频率。观察可知骰子值2在矩阵中只出现了一次，因此我们期望fq[2]的值为1。遍历矩阵中的每一个单元格，得出累计频率表。
fq= 13 * [0]for i in range(6):for j in range(6):c= table[i][j]fq[ c ] += 112345使用下标i选出表格中的行，用下标j从行中选出一列，得到单元格c。然后用fq统计频率。
这看起来非常的数学和规范。
Python提供了另外一种更简单一些的方式。
使用列表迭代器而非下标，表格是列表的列表，可以采用无下标的for循环遍历列表元素。
fq= 13 * [0]print fqfor row in table:for c in row:fq[c] += 1print fq[2:
一些Python中的二维数组的操作方法
一些Python中的二维数组的操作方法
这篇文章主要介绍了一些Python中的二维数组的操作方法,是Python学习当中的基础知识,需要的朋友可以参考下
需要在程序中使用二维数组，网上找到一种这样的用法：
#创建一个宽度为3，高度为4的数组
#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
myList = [[0] * 3] * 4
但是当操作myList[0][1] = 1时，发现整个第二列都被赋值，变成
[[0,1,0],
[0,1,0],
[0,1,0],
[0,1,0]]
为什么...一时搞不懂,后面翻阅The Python Standard Library 找到答案
list * n—n shallow copies of list concatenated, n个list的浅拷贝的连接
例:
lists = [[]] * 3
lists
[[], [], []]
lists[0].append(3)
lists
[[3], [3], [3]]
[[]]是一个含有一个空列表元素的列表,所以[[]]*3表示3个指向这个空列表元素的引用,修改任何
一个元素都会改变整个列表:
所以需要用另外一种方式进行创建多维数组,以免浅拷贝:
lists = [[] for i in range(3)]
lists[0].append(3)
lists[1].append(5)
lists[2].append(7)
lists
[[3], [5], [7]]
之前的二维数组创建方式为:
myList = [([0] * 3) for i in range(4)]
python:二维数组中每行最大值和每行和
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def get_max_value(martix):
'''
得到矩阵中每一列最大的值
'''
res_list=[]
for j in range(len(martix[0])):
one_list=[]
for i in range(len(martix)):
one_list.append(int(martix[i][j]))
res_list.append(str(max(one_list)))
return res_list
if name == 'main':
martix=[['1','2','3'],['3','5','0'],['5','6','2']]
print get_max_value(martix)
结果如下：
['5', '6', '3']
python关于numpy基础问题
Python发展至今，已经有越来越多的人使用python进行科学技术，NumPY是python中的一款高性能科学计算和数据分析的基础包。
ndarray
ndarray（以下简称数组）是numpy的数组对象，需要注意的是，它是同构的，也就是说其中的所有元素必须是相同的类型。其中每个数组都有一个shape和dtype。
shape既是数组的形状，比如
复制代码
1 import numpy as np
2 from numpy.random import randn
3
4 arr = randn(12).reshape(3, 4)
5
6 arr
7
8 [[ 0.98655235 1.20830283 -0.72135183 0.40292924]
9 [-0.05059849 -0.02714873 -0.62775486 0.83222997]
10 [-0.84826071 -0.29484606 -0.76984902 0.09025059]]
11
12 arr.shape
13 (3, 4)
复制代码
其中(3, 4)即代表arr是3行4列的数组，其中dtype为float64
一下函数可以用来创建数组
array将输入数据转换为ndarray，类型可制定也可默认
asarray将输入转换为ndarray
arange类似内置range
ones、ones_like根据形状创建一个全1的数组、后者可以复制其他数组的形状
zeros、zeros_like类似上面，全0
empty、empty_like创建新数组、只分配空间
eye、identity创建对角线为1的对角矩阵
数组的转置和轴对称
转置是多维数组的基本运算之一。可以使用.T属性或者transpose()来实现。.T就是进行轴对换而transpose则可以接收参数进行更丰富的变换
复制代码
arr = np.arange(6).reshape((2,3))
print arr
[[0 1 2]
[3 4 5]]
print arr.T
[[0 3]
[1 4]
[2 5]]
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
print arr
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
print arr.transpose((0,1,2))
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
复制代码
数组的运算
大小相等的数组之间做任何算术运算都会将运算应用到元素级别。
复制代码
1 arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
2 print arr
3
4 [[0 1 2]
5 [3 4 5]
6 [6 7 8]]
7
8 print arr*arr
9
10 [[ 0 1 4]
11 [ 9 16 25]
12 [36 49 64]]
13
14 print arr+arr
15
16 [[ 0 2 4]
17 [ 6 8 10]
18 [12 14 16]]
19
20 print arr*4
21
22 [[ 0 4 8]
23 [12 16 20]
24 [24 28 32]]
复制代码
numpy的简单计算中，ufunc通用函数是对数组中的数据执行元素级运算的函数。
如：
复制代码
arr = np.arange(6).reshape((2,3))
print arr
[[0 1 2]
[3 4 5]]
print np.square(arr)
[[ 0 1 4]
[ 9 16 25]]
复制代码
类似的有：abs,fabs,sqrt,square,exp,log,sign,ceil,floor,rint,modf,isnan,isfinite,isinf,cos,cosh,sin,sinh,tan,tanh，
add,subtract,multiply,power,mod,equal,等等
python中怎么表示多维数组
只有通过遍历得到。这个应该没有直接获取的方式方法。遍历这个数组，当然维数不确定的话你就需要使用递归，然后一一判断它的值是否为你指定的值，然后输出索引。另外，建议不要匿名提问，因为这会让很多高手不屑于回答你的问题。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python多维数组多少列的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～