对于三维数组，生成一个新数组与之维度相同，但长度为2倍，python代码

可以使用numpy库来生成一个新的数组，其代码如下：

import numpy as np

# 生成一个三维数组
a = np.zeros((2, 2, 2))

# 生成一个新数组与之维度相同，但长度为2倍
b = np.zeros((2, 2, 4))

# 循环遍历三维数组，将值赋给新数组
for i in range(2):
    for j in range(2):
        for k in range(2):
            b[i][j][2*k] = a[i][j][k]
            b[i][j][2*k+1] = a[i][j][k]

print(b)

以上代码会先生成一个三维数组a，然后根据a的维度生成一个新的三维数组b，但长度为原来的2倍。最后使用循环将a的值赋给b，因为每个元素的长度变为2倍，所以需要在新数组中重复存储。

相关问题

numpy三维数组求和

在NumPy中，可以使用`sum`函数对三维数组进行求和。该函数的参数`axis`用于指定求和的维度。根据引用和引用的说明，可以得到以下方法：

1. 使用`sum`函数和`axis=0`参数，可以对三维数组的最外层进行求和，即对第一维度进行求和。这将返回一个二维数组，其中每个元素是相应位置上所有子数组元素的和。例如，对于三维数组`a`，可以使用`a.sum(axis=0)`来进行求和。
2. 使用`sum`函数和`axis=1`参数，可以对三维数组的中间层进行求和，即对第二维度进行求和。这将返回一个二维数组，其中每个元素是相应位置上所有子数组元素的和。例如，对于三维数组`a`，可以使用`a.sum(axis=1)`来进行求和。
3. 使用`sum`函数和`axis=2`参数，可以对三维数组的最内层进行求和，即对第三维度进行求和。这将返回一个二维数组，其中每个元素是相应位置上所有子数组元素的和。例如，对于三维数组`a`，可以使用`a.sum(axis=2)`来进行求和。

以上是根据引用中的代码进行解释的，并根据引用中的示例进行了调整和补充。在代码示例中，首先使用`np.arange`生成了一个长度为27的一维数组，然后使用`reshape`将其转换为一个3x3x3的三维数组`n`。接下来，可以使用`sum`函数对`n`进行求和，并指定不同的`axis`参数来获取不同维度的求和结果。

总结起来，对于一个numpy三维数组，你可以使用`sum`函数以不同的`axis`参数来求和，分别得到对应维度的求和结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python Numpy多维数组.sum(axis=0/1/2...) 详解](https://blog.csdn.net/weixin_44493841/article/details/101016052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [一图理解numpy多维数组的运算](https://blog.csdn.net/wzh295406457/article/details/127670645)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python的数组赋值

在Python中，可以使用不同的方法来进行数组赋值。 一种常见的方法是使用列表生成式来创建并初始化数组。例如，可以使用以下代码创建一个大小为MxN的二维数组，并将其所有元素初始化为x：

def Get_MXN_Array_initx(m, n, x):
    return [[x for i in range(m)] for j in range(n)]

这个函数接受三个参数：m代表数组的行数，n代表数组的列数，x代表初始化的值。函数内部使用嵌套的列表生成式来创建一个MxN的二维数组，并将其中的每个元素都设置为x。返回的结果就是所需的数组。

另外，如果需要创建具有多个维度和不同长度的数组，可以使用以下函数：

def Get_Mdimensions_NlengthArray_initValuex(m, n, x):
    if m != len(n):
        print("Error!指定每一维数组的长度时出错")
    else:
        result = [x for i in range(n[-1])]
        dimensions_num = 1
        while dimensions_num < m:
            result = [result for i in range(n[-1-dimensions_num])]
            dimensions_num += 1
        return result

这个函数接受三个参数：m代表数组的维度数，n是一个数组，其中存储了每个维度数组的长度，x代表初始化的值。函数内部通过循环和列表生成式来逐步创建多维数组，并将其初始化为x。最后返回的结果即是所需的数组。

总结起来，通过使用列表生成式和循环的方式，可以实现在Python中创建并赋初值给数组的操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python 学习系列(4) 在Python中建立N维数组并赋初值](https://blog.csdn.net/hjxu2016/article/details/66972105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]