怎样将C存储在2维度数组中，python

要将C存储在2维数组中，你可以创建一个形状为(j, t)的NumPy数组，然后将C的值赋给相应的数组元素。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义数组的形状
j = 5  # 行数
t = 10  # 列数

# 创建一个2D数组
array = np.zeros((j, t))

# 将C的值赋给相应的数组元素
j_index = 2  # 行索引
t_index = 3  # 列索引
value = 1.23  # C的值
array[j_index][t_index] = value

这段代码创建一个形状为(5, 10)的数组，将C的值赋给了第2行第3列的元素，并将结果存储在变量`value`中。你可以更改`j_index`、`t_index`和`value`的值，以将不同的C值存储在数组中。

相关问题

获取Numpy中数组的维度，python代码

要获取Numpy数组的维度，可以使用`ndarray.ndim`属性，其中`ndarray`是Numpy数组的变量名。例如：

import numpy as np

# 创建一个2x3的二维数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 获取数组的维度
dim = a.ndim
print(dim)  # 输出: 2

这样，变量`dim`就储存了数组`a`的维度。

你也可以使用`shape`属性获取数组的形状，它返回一个元组，表示数组在每个维度上的大小。例如：

import numpy as np

# 创建一个2x3的二维数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 获取数组的形状
shape = a.shape
print(shape)  # 输出: (2, 3)

在这个例子中，变量`shape`储存了一个元组，表示数组`a`有2行3列。

多维度数组里每个数组长度不一样，怎么判断维度

对于多维度数组，我们可以使用递归的方式进行遍历。在遍历的过程中，我们可以判断每一维数组的长度是否一致，如果不一致，说明该数组是不规则的，即每个数组长度不一样。在这种情况下，我们可以使用一个数组来存储每一维数组的长度，从而确定该多维数组的维度数。具体实现可以参考下面的示例代码：

def get_dimension(arr):
    if isinstance(arr, list):
        dim = []
        dim.append(len(arr))
        dim.extend(get_dimension(arr[0]))
        return dim
    else:
        return []

这个函数接受一个多维度数组作为参数，返回一个列表，列表中存储了该数组的维度数和每一维数组的长度。在实现过程中，我们首先判断该数组是否是一个列表，如果是，就记录该数组的长度，并递归调用该函数获取下一维数组的长度；如果不是，说明已经到达了最后一维，返回一个空列表。最终返回的列表中，第一个元素是该数组的维度数，后面的元素是每一维数组的长度。