主要运用np.amax() import numpy as np help(np.amax) a = np.arange(9).reshape((3, 3)) max_all = np.amax(a) max_dimension1 = np.amax(a, axis=0) max_dimension2 = np.amax(a, axis=1) print('a:\n',a) print('max_all:', max_all) print('max_dimension1:', max_dimen

求二维数组子数组的最大值,开始思路不太清晰.先从最简单的开始. 以2*2的简单数组为例找规律, 假设最大数为a[0][0],则summax=a[0][0],比较a[0][0]+a[0][1].a[0][0]+a[1][0].a[0][0]+a[0][1]+a[1][0],最后求出summax; 3*3 的数组同理: 假设最大值为a[0][0],则summax=a[0][0],比较a[0][0]所在行和列的最大子数组,取大的赋值给summax,接着扩充数组,继续比较,求出summax: m*n 的

Problem N: 求二维数组中的鞍点[数组] Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2764  Solved: 1728[Submit][Status][Web Board] Description 如果矩阵A中存在这样的一个元素A[i,j]满足条件:A[i,j]是第i行中值最小的元素,且又是第j列中值最大的元素,则称之为该矩阵的一个马鞍点.请编程计算出m*n的矩阵A的所有马鞍点. Input 输入m,n 然后输入数组中的每个元素 Ou

需要在程序中使用二维数组,网上找到一种这样的用法: ? 1 2 3 4 5 6 #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 l

0.目录 1.遇到的问题 2.创建二维数组的办法 3.1 直接创建法 3.2 列表生成式法 3.3 使用模块numpy创建 1.遇到的问题 今天写Python代码的时候遇到了一个大坑,差点就耽误我交作业了... 问题是这样的,我需要创建一个二维数组,如下: m = n = 3 test = [[0] * m] * n print("test =", test) 输出结果如下: test = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] 是不是看起来没有一点问题?

继上节课老师让求了一维数组最大的子数组后,这节课堂上,老师加深了难度,给了一个二维数组,求最大子数组,开始觉得很容易,但是自己思考起来感觉这个算法很困难,既需要考虑数组直接的连续,又要求出最大的,老师提供的思路是找最大的数所在的位置是结果的可能性会大一点,或者是负数少的可能性会大一些,但这也只是一个概率问题,求解起来还是比较麻烦,也想过用二叉树,但是不能确保数组的连续性,所以只能想用一个个遍历的方法,经过自己的思考后又上网看了别人的程序,下面大家一起探讨一下吧! #include <iostre

Python中初始化一个5 x 3每项为0的数组,最好方法是: multilist = [[0 for col in range(5)] for row in range(3)] 如果初始化一个二维数组时,是如下,怎会发生错误: multi = [[0] * 5] * 3 因为[0] * 5是一个一维数组的对象,* 3的话只是把对象的引用复制了3次,比如,修改multi[0][0]: multi = [[0] * 5] * 3multi[0][0] = 'Love China'print mul

需求:把一个二维数组顺时针旋转90度,现实数据的替换. 比如把4*4的二维数组顺时针旋转90度 原始数据是一个嵌套列表:[['A', 'B', 'C', 'D'], ['A', 'B', 'C', 'D'], ['A', 'B', 'C', 'D'], ['A', 'B', 'C', 'D']] 更直观打印显示如下: ['A', 'B', 'C', 'D']['A', 'B', 'C', 'D']['A', 'B', 'C', 'D']['A', 'B', 'C', 'D']转换成下面的数组['

题目: 在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序.请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数. 思路: 最简单:每一行都使用二分法查找一遍. 更省时间: 二维数组从左到右从上到下递增.从最后一行找到刚好比target大的位置x,则上一行小于x的角标对应的数均小于target,移到上一行,在角标x到行末重复上一操作,以此类推,每上移一行所需要比较的数字越来越少.在上述过程中若无法找到相等的数字则不存在.在每一行找与ta

用到python list的二维数组,发现有一些需要注意的地方. 第一种赋值方法: list0 = [[0]*3]*4 list0[0][1] = 1 print(list0) 输出结果为: [[0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]] 第二种赋值方法: list1 = [([0]*3) for i in range(4)] list1[0][1] = 1 print(list1) 输出结果为: [[0, 1, 0], [0, 0, 0], [0, 0

二维数组的去重,能和一维的方法类似吗?import numpyc=np.array(((1,2),(3,4),(5,6),(7,8),(7,8),(3,4),(1,2)))print('二维数组:\n',c)print('去重后:',np.unique(c))然而并不能达到预期,好伤心....原因:unique()只是将二位数据转化为一维,然后再去重 下面来点干货!#方案1:转化为虚数x=c[:,0]+c[:,1]*1jprint('转化为虚数:',x)print('虚数去重后:',np.uni

test =[ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]   #这个就可以看做是二维数组了,直接创建print(test)print(test[:][1])             #这里会输出[4,5,6]  print(test[1][:])             #这里会输出[4,5,6]  print(test[1])                #这里会输出[4,5,6] print(test[1][1])             #这里输出的是5 prin

在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序. 请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数. def find(target, array): i = j = len(array[]) - : base = array[i][j] if target == base: return True elif target > base: i += else: j -= return False pri

lexsort支持对数组按指定行或列的顺序排序:是间接排序,lexsort不修改原数组,返回索引. (对应lexsort 一维数组的是argsort a.argsort()这么使用就可以:argsort也不修改原数组, 返回索引)   默认按最后一行元素有小到大排序, 返回最后一行元素排序后索引所在位置. 设数组a, 返回的索引ind,ind返回的是一维数组 对于一维数组, a[ind]就是排序后的数组. 对于二维数组下面会详细举例.   import numpy as np   >>>

任务:输入一个二维整形数组,数组里有正数也有负数. 求所有子数组的和的最大值.要求时间复杂度为O(n). 1.设计思想:因为用之前的解决子数组最大和的问题的思路一直没能解决这个问题,后来看到同学使用将矩阵转化为图的思路将结果得出了,所以我就沿着这个思路一步一步的分析了一下.开始先将将二维矩阵转换成图的存储形式,当两个相邻的数之间是联通的时,记长度为1,否则就是0:将整个图从每个点都开始遍历一遍,遍历过程中时,当和小于0时断开两点间的路,当和大于最大和时改变最大和的值,取以每个点为起点遍历的和的最

算法十分臃肿,效率捉鸡,不知用了多少循环,还有bug...任重道远,编程之美. 思想:按行遍历,找出每行的最大子数组.若行间都联通,行最大子数组相加后,再加上独立的正数.若行间不连通,找出较大子路径,再加上独立正数. 但是!有bug,写完之后想到的:每一行的最大子数组中的负数,有可能是不需要加上的.还没想好. #include<iostream> using namespace std; /*int yiwei_max(int n,int a[],int *p,int *q) //自己写的函数

`import heapq import numpy as np import random a = np.random.randint(50,size= (4,5)) a = np.array(a) print(a) lists = [[] for i in range(4)] for i in range(len(a)): # print(heapq.nlargest(3, range(len(a[i])), a[i].take)) lists[i].append(heapq.nlarges

myList = [([0] * 3) for i in range(4)] myList[0][1] = 1 myList[1].append(2) print myList /usr/bin/python /Users/li/PycharmProjects/Nowcoder_Practice/tmp.py[[0, 1, 0], [0, 0, 0, 2], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] Process finished with exit code 0 myList = [[0]

废话不多说,直接上代码: #coding=utf-8 def two_di_demo1(): a=[] for i in range(10): a.append([]) for j in range(10): a[i].append(0) print(a) def two_di_demo2(): a=[] for i in range(10): a.append([]) for j in range(10): a[i].append(0) print(a) b = [[0] * 10] * 10

import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行和列数 print x.shape # (4, 3) # 只输出行数 # 只输出列数