python中用range创建一个1×2的数组
时间: 2023-05-29 07:04:48 浏览: 80
在Python中,range函数用于创建一个范围内的整数序列。要创建一个1×2的数组,可以使用range函数来生成一个包含两个元素的整数序列,并将其转换为列表或元组:
```python
arr = list(range(1, 3)) # 或者 arr = tuple(range(1, 3))
print(arr) # 输出 [1, 2]
```
这里使用range函数的起始值是1,结束值是3(不包括3),因此生成的序列是[1, 2]。最后将其转换为列表或元组即可。
相关问题
在这个表格中用数组储存写一个字
好的,如果你要在一个16*16的表格中用数组储存一个字,可以使用一个二维数组来表示。例如,下面是一个用数组储存汉字"人"的示例代码:
```python
import tkinter as tk
# 创建主窗口
root = tk.Tk()
root.title("16x16方格")
# 创建Canvas控件,设置宽高
canvas = tk.Canvas(root, width=400, height=400)
canvas.pack()
# 画横线
for i in range(17):
canvas.create_line(0, i*25, 400, i*25)
# 画竖线
for i in range(17):
canvas.create_line(i*25, 0, i*25, 400)
# 用数组储存汉字"人"
arr = [
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
]
# 根据数组绘制方格
for i in range(16):
for j in range(16):
if arr[i][j] == 1:
canvas.create_rectangle(j*25, i*25, j*25+25, i*25+25, fill="black")
# 显示窗口
root.mainloop()
```
代码中,我们使用一个二维数组`arr`来储存汉字"人",数组中的1表示需要绘制方格的位置。然后根据数组绘制方格,最后显示窗口。
运行代码后,你可以看到一个16*16的方格中,绘制出了一个汉字"人"。你可以根据自己的需要,修改数组来绘制其他的字或图形。
python中用if判断数组元素是否为nan值怎么写
在 Python 中,可以使用 math 库中的 isnan() 函数来判断一个数值是否为 NaN(Not a Number)。如果数组中的元素是 float 类型,可以使用如下代码:
```python
import math
arr = [1.0, 2.0, float('nan'), 4.0]
for i in range(len(arr)):
if math.isnan(arr[i]):
print(f"arr[{i}] is NaN")
else:
print(f"arr[{i}] is not NaN")
```
如果数组中的元素是 numpy 数组,可以使用 numpy 库中的 isnan() 函数来判断:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1.0, 2.0, np.nan, 4.0])
for i in range(len(arr)):
if np.isnan(arr[i]):
print(f"arr[{i}] is NaN")
else:
print(f"arr[{i}] is not NaN")
```
注意,在 numpy 中使用 isnan() 函数时,需要先将数组元素的类型转换为 float 类型,否则会出现错误。可以使用 astype() 函数来进行类型转换:
```python
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])
arr = arr.astype('float64')
for i in range(len(arr)):
if np.isnan(arr[i]):
print(f"arr[{i}] is NaN")
else:
print(f"arr[{i}] is not NaN")
```