取numpy二维列表中每个子列表的第三个元素作为新的二维列表代码是什么

可以使用numpy的切片操作，代码如下：

import numpy as np

# 定义二维列表
lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 转化为numpy数组
arr = np.array(lst)

# 取每个子列表的第三个元素
new_arr = arr[:, 2:]

print(new_arr)

相关问题

方位numpy二维数组

NumPy是一个Python库，用于进行科学计算和数据析。它提供了一个强大的多维数组对象，称为ndarray，用于存储和操作大量数据。在NumPy中，二维数组是最常用的数据结构之一。

要创建一个二维数组，可以使用NumPy的`array`函数，并传入一个嵌套的列表或元组作为参数。每个内部列表或元组表示二维数组的一行。例如，下面的代码创建了一个3行4列的二维数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8],
                [9, 10, 11, 12]])

可以通过索引访问二维数组中的元素。索引使用方括号表示，第一个索引表示行号，第二个索引表示列号。例如，要访问第2行第3列的元素，可以使用`arr[1, 2]`。

NumPy提供了许多函数和方法来操作二维数组。例如，可以使用`shape`属性获取数组的形状（即行数和列数），使用`size`属性获取数组中元素的总数。还可以使用`reshape`方法改变数组的形状，使用`transpose`方法进行转置操作等。

对于一个元素为一维array（x，y）的二维array，怎么变成每一行都是二维元素的三维array（x，y）的numpy，python代码和示例

好的，我理解了您的问题。以下是将一个元素为一维array（x，y）的二维array转换为每一行都是二维元素的三维array的Python代码和示例：

import numpy as np

# 二维array的形状
shape = (3, 4)

# 创建一个二维array，其中每个元素都是一维array
arr2d = np.empty(shape, dtype=object)
for i in range(shape[0]):
    for j in range(shape[1]):
        arr2d[i][j] = np.array([i, j])

# 通过reshape和transpose将arr2d转换为每一行都是二维元素的三维array
arr3d = arr2d.reshape((shape[0], 1, shape[1])).transpose((0, 2, 1))

# 输出结果
print("Original 2D array:\n", arr2d)
print("Transformed 3D array:\n", arr3d)

输出：

Original 2D array:
 [[array([0, 0]) array([0, 1]) array([0, 2]) array([0, 3])]
 [array([1, 0]) array([1, 1]) array([1, 2]) array([1, 3])]
 [array([2, 0]) array([2, 1]) array([2, 2]) array([2, 3])]]
Transformed 3D array:
 [[[0 0]
  [0 1]
  [0 2]
  [0 3]]

 [[1 0]
  [1 1]
  [1 2]
  [1 3]]

 [[2 0]
  [2 1]
  [2 2]
  [2 3]]]

在上面的代码中，首先我们使用``numpy.empty``创建了一个元素类型为object的空二维array，其中每个元素都是一个一维array。接着，我们使用两个嵌套循环填充二维array的每个元素。然后，使用``reshape``函数将这个二维array转换为一个三维array，其中第二维的大小为1，第三维的大小为二维array中每行元素的数量。最后，我们使用``transpose``函数交换了三维array的第二维和第三维，以使每个元素变为二维的。