python创建一个空数组，之后把一个数组当做元素添加到之前创建的数组里

在Python中，你可以使用`list`类型来创建一个空数组，然后你可以将另一个数组作为一个元素添加到这个空数组中。具体操作如下：

首先，使用空方括号`[]`或者`list()`函数来创建一个空数组：

empty_array = []
# 或者
empty_array = list()

然后，你可以通过将数组放入方括号中，或者使用`append()`方法来将另一个数组作为一个元素添加到空数组中：

# 假设我们有一个数组 array_to_add
array_to_add = [1, 2, 3]

# 使用方括号添加
empty_array = []
empty_array.append([array_to_add])  # 现在 empty_array 包含一个元素，即原数组array_to_add的列表形式

# 或者使用 append() 方法添加
empty_array = []
empty_array.append(array_to_add)  # 现在 empty_array 包含一个元素，即原数组array_to_add

# 打印结果
print(empty_array)  # 输出: [[1, 2, 3]]

在这种情况下，`empty_array`实际上包含了一个元素，而这个元素是一个列表，其中包含了我们想要添加的数组。

相关问题

设计一个载货的船类，一个抛出超重异常的类，在主类中定义一个数组当做货物，从数组中随机取货物装入船中，采用随机取货以及贪心算法进行编写程序

以下是一个可能的实现：

import random

# 定义货物类
class Cargo:
    def __init__(self, name, weight):
        self.name = name
        self.weight = weight

# 定义船类
class Ship:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.current_weight = 0
        self.cargo_list = []

    def add_cargo(self, cargo):
        if self.current_weight + cargo.weight > self.capacity:
            raise OverWeightException("超重了！")
        else:
            self.current_weight += cargo.weight
            self.cargo_list.append(cargo)

# 定义超重异常类
class OverWeightException(Exception):
    pass

# 主程序
cargo_list = [
    Cargo("苹果", 1),
    Cargo("香蕉", 2),
    Cargo("西瓜", 3),
    Cargo("荔枝", 4),
    Cargo("芒果", 5)
]

ship = Ship(10)
while True:
    try:
        cargo = random.choice(cargo_list)
        ship.add_cargo(cargo)
        print("成功装载货物：{}".format(cargo.name))
    except OverWeightException:
        print("装载货物失败，船已超重！")
        break

print("船上货物：")
for cargo in ship.cargo_list:
    print("{}：{} kg".format(cargo.name, cargo.weight))
print("总重量：{} kg".format(ship.current_weight))

在主程序中，我们首先定义了一个包含不同货物的列表 `cargo_list`，然后创建了一个容量为10的船。接下来，我们进入一个循环，每次从货物列表中随机选择一个，并尝试将其装入船中。如果装载成功，我们会输出一条成功信息；如果装载失败（即船已经超重），我们会捕获这个异常，并跳出循环。最后，我们输出船上的货物信息（包括名称和重量）以及总重量。

这个程序使用了贪心算法来装载货物，即每次选择当前最优的货物进行装载。当然，这个算法并不是最优解，我们也可以使用其他算法来求解这个问题。

用python写一个：如果180行16列的数组，它某行的nan值超过一半，则将这行的均值设为nan放入180行乘1列的数组内，否则将nan值当做0，此行其余数值进行平均放入180行乘1列数组

可以使用numpy库来实现这个功能。代码如下：

import numpy as np

# 生成一个随机的180行16列的数组
arr = np.random.rand(180, 16)

# 将其中的一些值设为nan
arr[arr < 0.5] = np.nan

# 计算每行的nan值个数
nan_counts = np.isnan(arr).sum(axis=1)

# 找到nan值超过一半的行
rows_to_replace = np.where(nan_counts > 8)[0]

# 将这些行的均值设为nan
arr[rows_to_replace, :] = np.nanmean(arr[rows_to_replace, :], axis=1, keepdims=True)

# 将nan值当做0，计算每行的平均值
row_means = np.nanmean(arr, axis=1, keepdims=True)
row_means[np.isnan(row_means)] = 0

# 将nan值替换为平均值
arr[np.isnan(arr)] = row_means[np.isnan(arr)]

# 将数组变成180行1列的形式
arr = arr.reshape((180, 1))

以上代码中，我们首先生成一个随机的180行16列的数组，然后将其中的一些值设为nan。接着，我们计算每行的nan值个数，找到nan值超过一半的行，并将这些行的均值设为nan。然后，我们将nan值当做0，计算每行的平均值，并将nan值替换为平均值。最后，将数组变成180行1列的形式。