python numpy中创建一个二维数组 输出该数组的第一行数据格式为(9,1)
时间: 2023-05-21 16:01:48 浏览: 88
可以使用numpy库中的array函数创建一个二维数组,然后使用索引获取第一行数据并使用reshape函数将其转换为(9,1)的格式,代码如下:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]])
# 获取第一行数据并转换格式
first_row = arr[0].reshape(9, 1)
# 输出结果
print(first_row)
```
输出结果为:
```
[[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]]
```
相关问题
在numpy,创建一个二维数组,其中,边界值为1,其余值为0
可以使用numpy库中的zeros函数创建一个全是0的数组,然后再将边界值设置为1即可。这里给出一个创建3x3的二维数组的示例代码:
```python
import numpy as np
arr = np.zeros((3, 3))
arr[[0, -1], :] = 1
arr[:, [0, -1]] = 1
print(arr)
```
输出结果为:
```
array([[1., 1., 1.],
[1., 0., 1.],
[1., 1., 1.]])
```
可以看到,这个二维数组中,第一行、最后一行、第一列和最后一列的元素都是1,其他元素都是0。如果需要创建其他大小的二维数组,只需要修改zeros函数中的参数即可。
在python中,我有一个二维数组,如何实现数组按第一行数据对称?
如果你想要实现将二维数组按照第一行数据对称,你可以使用 `numpy` 库进行操作。具体的实现流程如下:
1. 将二维数组转换成 `numpy` 的数组对象;
2. 对数组对象进行 `argsort()` 操作,以第一行数据为排序依据;
3. 使用排序后的索引对数组进行重新排序。
具体的实现代码如下:
```python
import numpy as np
# 假设二维数组为 arr
arr = np.array(arr)
idx = arr[0, :].argsort()
arr = arr[:, idx]
```
这段代码首先将 `arr` 转换成 `numpy` 的数组,然后使用 `argsort()` 方法按照第一行数据进行排序,并将排序后的索引记录在 `idx` 中。最后,将数组按照 `idx` 中的索引重新排序,实现了将二维数组按照第一行数据对称的功能。