Python中的多维数组通常使用嵌套列表(nested lists)来实现。多维数组可以理解为数组中包含其他数组,可以有多层嵌套。
例如,一个二维数组可以表示为:
array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
这个二维数组中有3个子数组,每个子数组都有3个元素。
多维数组的操作和处理可以使用Python内置的数组处理库numpy,例如:
import numpy as np
# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 获取数组的形状
print(array.shape) # 输出 (3, 3)
# 获取数组的元素个数
print(array.size) # 输出 9
# 获取数组的数据类型
print(array.dtype) # 输出 int32
# 获取数组的元素之和
print(array.sum()) # 输出 45
在多维数组中,可以使用切片(slicing)来获取子数组或子元素,例如:
# 获取第一行
print(array[0]) # 输出 [1, 2, 3]
# 获取第一列
print(array[:, 0]) # 输出 [1, 4, 7]
# 获取第二行第二列的元素
print(array[1, 1]) # 输出 5
在实际应用中,多维数组可以用于表示图像、矩阵运算、数据分析等场景。
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