python数组简单代码

时间: 2024-05-02 20:14:57 浏览: 9
当提到Python中的数组,通常指的是列表(List)。列表是一种序、可变的数据类型,可以存储任意类型的元素。以下是一些单的Python列表代码示例: 1. 创建一个空列表: ``` my_list = [] ``` 2. 创建一个包含元素的列表: ``` my_list = [1, 2, 3, 4, 5] ``` 3. 访问列表中的元素: ``` print(my_list) # 输出第一个元素 ``` 4. 修改列表中的元素: ``` my_list = 10 # 将第一个元素修改为10 ``` 5. 添加元素到列表末尾: ``` my_list.append(6) # 在列表末尾添加元素6 ``` 6. 删除列表中的元素: ``` del my_list # 删除第一个元素 ``` 7. 列表长度: ``` length = len(my_list) # 获取列表长度 ``` 8. 列表切片: ``` sub_list = my_list[1:3] # 获取索引1到2的子列表 ``` 9. 列表排序: ``` my_list.sort() # 对列表进行升序排序 ``` 10. 列表反转: ``` my_list.reverse() # 反转列表中的元素顺序 ```
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python 数组操作代码

以下是一个简单的 Python 数组操作代码示例,创建一个包含整数的列表,并打印出其中的偶数。 ``` numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] for n in numbers: if n % 2 == 0: print(n) ``` 请注意,这只是一个简单的代码示例,可能不涵盖所有的数组操作。

感知机Python数组代码

感知机是一种二分类的线性分类模型,其基本思想是通过学习一组权重参数,将输入的特征向量映射到输出的类别标签上。下面是一个简单的感知机的Python数组代码示例: ```python import numpy as np class Perceptron: def __init__(self, num_features, learning_rate=0.1, num_epochs=100): self.weights = np.zeros(num_features) self.bias = 0 self.learning_rate = learning_rate self.num_epochs = num_epochs def train(self, X, y): for _ in range(self.num_epochs): for i in range(len(X)): prediction = self.predict(X[i]) if prediction != y[i]: update = self.learning_rate * (y[i] - prediction) self.weights += update * X[i] self.bias += update def predict(self, x): activation = np.dot(self.weights, x) + self.bias return 1 if activation >= 0 else -1 # 示例数据 X = np.array([[2, 3], [4, 1], [3, 6], [7, 8]]) y = np.array([1, -1, -1, 1]) # 创建感知机对象并进行训练 perceptron = Perceptron(num_features=2) perceptron.train(X, y) # 进行预测 test_data = np.array([[5, 4], [1, 2]]) for data in test_data: prediction = perceptron.predict(data) print(f"Input: {data}, Prediction: {prediction}") ``` 这段代码实现了一个简单的感知机模型,其中`Perceptron`类包含了初始化权重、训练和预测的方法。在训练过程中,通过迭代调整权重和偏置来逐渐优化模型的分类能力。最后,使用训练好的模型对新的数据进行预测。

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