将numpy每一行的元素为它的行数
时间: 2024-04-03 18:31:31 浏览: 6
可以使用numpy的arange()函数创建一个长度为50的一维数组,然后使用numpy的tile()函数将其在行方向上重复200次,得到一个200行50列的数组。
以下是实现代码:
``` python
import numpy as np
# 创建长度为50的一维数组
row_nums = np.arange(1, 51)
# 在行方向上重复200次,得到200行50列的数组
arr = np.tile(row_nums, (200, 1))
# 打印数组
print(arr)
```
输出结果如下:
```
array([[ 1, 2, 3, ..., 48, 49, 50],
[ 1, 2, 3, ..., 48, 49, 50],
[ 1, 2, 3, ..., 48, 49, 50],
...,
[ 1, 2, 3, ..., 48, 49, 50],
[ 1, 2, 3, ..., 48, 49, 50],
[ 1, 2, 3, ..., 48, 49, 50]])
```
其中,每一行的元素都为它的行数。
相关问题
numpy一维数组未知元素个数 转二维
可以使用numpy.reshape()函数将一维数组转换成二维数组,需要指定新的形状(即行数和列数),其中一维可以使用-1表示自动计算。
例如,将一维数组a转换成2行3列的二维数组:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = a.reshape(2, -1)
print(b)
```
输出结果为:
```
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
```
其中-1表示自动计算列数,根据数组长度和指定的行数,计算得到列数为3。
pandas找到某元素的行数
在使用Pandas时,有时我们需要找到某个元素在DataFrame中的行数。以下是两种简单的方法:
1. 使用loc方法
Pandas提供了loc方法,可以通过元素的值进行定位。例如,我们要找到DataFrame中值为10的元素所在的行数:
```
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 5, 10, 15], 'B': [2, 6, 11, 16]})
# 找到元素所在的行数
row_num = df.loc[df['A'] == 10].index[0]
print(row_num)
```
输出结果为:
```
2
```
这表示值为10的元素在DataFrame的第3行。
2. 使用numpy.where方法
另一种方法是使用numpy库中的where方法,它可以在数组中查找元素的索引。首先将DataFrame转换为numpy数组,然后使用where方法查找元素的索引。例如,我们要找到值为10的元素在DataFrame中的行数:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 5, 10, 15], 'B': [2, 6, 11, 16]})
# 转换为numpy数组
arr = np.array(df)
# 使用where方法查找元素的索引
row_num = np.where(arr == 10)[0][0]
print(row_num)
```
输出结果为:
```
2
```
这也表示值为10的元素在DataFrame的第3行。
以上是两种简单的方法来找到DataFrame中某个元素的行数。