如何在 python 中定义多维数组？

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何在 python 中定义多维数组？

【英文标题】：How can I define multidimensional arrays in python?

【发布时间】：2017-06-04 02:58:55

【问题描述】：

在 MATLAB 中有一种简单的方法来定义多维数组，例如

A(:,:,1) = [1,2,3; 4,5,6];
A(:,:,2) = [7,8,9; 10,11,12];

>> A

 A(:,:,1) =

 1     2     3
 4     5     6


 A(:,:,2) =

 7     8     9
 10    11    12

其中前两个索引分别为A中存储的第i个矩阵（或页，见下图）的行和列；

有人知道如何在 python 中定义相同的结构吗？

【问题讨论】：

使用 NumPy。这就像 Python 中的 Matlab。

【参考方案1】：

纯 Python 方法是使用列表列表（或在本例中为列表列表）。您可以使用列表理解对其进行初始化。例如：

w = 4 #width
h = 3 #height
d = 3 #depth

data = [[[0]*h for _ in range(w)] for _ in range(d)]

或者如果你想用图上的元组填充张量：

data = [[[(i+1,j+1,k+1) for k in range(h)] for j in range(w)] for i in range(d)]

这会初始化一个用零填充的d x w x h“矩阵”。

然后您可以通过以下方式访问(i,j,k)-th 元素：

data[i][j][k]

尽管如此，还是有像 numpy 这样的库支持向量、矩阵、张量等。

【讨论】：

好的，谢谢您的回答！然后我想我想做的是一个数组列表，比如 A = [array([[1,2,3],[4,5,6]]), array([[5,6, 7], [7,8,9]])] 但是，有没有办法只调用A中第一个数组的每一行的第一个元素？在 matlab 中的东西是 A(:,1,1)。谢谢！

@S88S：据我所知没有。在这种情况下，您最好使用 numpy：numpy 确实是用于进行矩阵、...计算，而 Python 本身当然是一种通用编程语言。

【参考方案2】：

如果您愿意使用NumPy，那么可以使用plenty of ways。一种方法是使用全零进行初始化，或者在您更新的示例中，您也可以填充一个范围，然后填充reshape。

import numpy as np

a = np.arange(48, dtype=np.int64).reshape((3, 4, 4))
# or 
b = np.zeros((3, 4, 4), dtype=np.int64)

【参考方案3】：

使用 NumPy 索引类似于 MATLAB

 import numpy as np
 A=np.empty((2,3,3))
 A.shape
 #(2L, 3L, 3L)
 A[0,1,2] # element at index 0,1,2
 #0.0
 A[0,:,:] # 3x3 slice at index 0
 #array([[ 0.,  0.,  0.],
 #       [ 0.,  0.,  0.],
 #       [ 0.,  0.,  0.]])
 A[1,1,:] # 1-D array of length 3
 #array([ 0.,  0.,  0.]

【讨论】：

也许您还应该显示import 语句，因为您使用了np，它使您的答案“更加固定”。 +1。

另请注意，在 MATLAB 中，在进行数学运算时，通常索引 A(x,y,z) 而 python 遵循 A[z,y,x]

是的，括号和方括号的区别，但索引样式相同，matlab 也使用基于 1 的索引，如 R，而不是 python 的基于 0 的索引。

这看起来更像！谢谢！