先输入再知道矩阵的大小 python数组表示

在Python中，如果你不确定矩阵的确切大小，可以先创建一个空的列表列表（二维数组），然后随着需要逐个添加元素。这样做允许你在程序运行期间动态地构建矩阵。例如：

matrix = []  # 创建一个空的二维列表
# 当你需要添加元素时，可以像下面这样操作：
row = []
for i in range(num_rows):  # num_rows是你计划添加的行数
    row.append([])  # 对于每一行，也创建一个空列表
    for j in range(num_cols):  # num_cols是你计划添加的列数
        matrix[i].append(0)  # 添加元素，这里是默认值0，也可以替换为其他值
        # 或者，你可以在这里直接赋值
        # matrix[i][j] = some_value

# 现在matrix是一个有num_rows行和num_cols列的动态大小的二维数组

如果你希望处理大规模数据并且对性能有较高要求，还可以考虑使用Pandas库的数据结构DataFrame，它可以更方便地处理动态大小的表格数据。

相关问题

python 数组表达式

### Python 数组表达式的用法

在 Python 中，数组通常通过 `numpy` 库来处理。NumPy 提供了一个强大的多维数组对象以及用于操作这些数组的工具。下面是一些关于如何创建和操作 NumPy 数组的例子。

#### 创建数组

可以使用 `numpy.array()` 函数从列表或其他序列类型的对象创建一个 ndarray 对象：

import numpy as np

# 使用列表创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

# 使用嵌套列表结构创建二维数组
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(b)

#### 数组运算

NumPy 支持向量化操作，这意味着可以在整个数组上执行算术运算而无需显式循环：

c = np.array([10, 20, 30])
d = c * 2 + 5  # 向量乘法加常数
print(d)       # 结果为 [25 45 65]

e = np.array([1, 2, 3])
f = e ** 2     # 平方每一个元素
print(f)       # 结果为 [1 4 9]

#### 切片与索引

类似于标准 Python 列表，可以通过切片访问部分数据；但是 NumPy 还允许更复杂的索引方式，比如布尔掩码或花式索引：

g = np.arange(10)**2    # 创建包含平方值的一维数组
h = g[2:7]              # 获取第3到第8个元素（不包括）
i = g[g % 2 == 0]        # 只获取偶数值的位置
j = g[[0, 2, 4]]         # 特定位置的选择
print(h, i, j)

#### 多维数组的操作

对于更高维度的数据集，也可以轻松地进行各种变换和聚合计算：

k = np.random.rand(3, 4)      # 随机生成三维浮点型矩阵
l = k.sum(axis=0)             # 计算每一列之和
m = (k.T @ k).trace()          # 转置相乘并求迹
n = np.linalg.det(k)           # 行列式
o = np.max(k, axis=(0, 1))     # 整体最大值
p = np.mean(k[:, :])            # 所有元素平均值
q = np.std(k.flatten())         # 总的标准差
r = np.percentile(k.ravel(), 50)# 中位数
s = np.sort(k, axis=None)[-3:]  # 排序后的最后三个大数
t = np.unique(np.round(k*10)/10.)[:5] # 前五个唯一近似值
u = np.nonzero(k>np.median(k))[0][:3]  # 较高一半中的前三个非零项下标
v = np.where(k==np.amax(k), 'Max', '') # 将最大值标记出来
w = np.apply_along_axis(lambda x: sorted(x)[::-1][0:2], 1, k) # 每行最大的两个数降序排列
x = np.split(k,[1,2])[1].flatten().tolist()[::2]               # 分割后中间部分每隔一项取一次直到结束转换成list形式
y = np.reshape(k,(2,-1)).T                                     # 更改形状再转置
z = np.tile(k,(2,1))                                           # 重复堆叠两次沿第一个轴方向
aa = np.concatenate((k,k[::-1]),axis=-1)                       # 上下半颠倒拼接在一起最后一维扩展两倍长度
ab = np.stack((k,k+1),axis=-1)                                 # 新增最内层维度并将原数组与其逐元素增加1的结果组合起来形成新的三维张量
ac = np.hstack((k,np.zeros_like(k)))                           # 左右两侧水平连接相同大小全零填充的新列构成更大的矩形区域
ad = np.vstack((np.ones(shape=k.shape[:-1]+tuple([1])),k))     # 在顶部垂直粘贴一层宽度等于输入但高度仅为单像素且全部设为1.0作为边界线
ae = np.dstack((k[:,:,None]*range(1,4),k[:,:,:,None]))         # 把原始图像按通道复制三份分别乘以不同系数之后叠加于第四维之上同时保留原有空间坐标不变从而构建RGB彩色图样效果
af = np.moveaxis(k,-1,0)                                       # 移动最后一个轴至最前面成为新批次编号
ag = np.swapaxes(k,0,1)                                        # 交换前后两个轴顺序使得原本横向遍历变为纵向扫描模式
ah = np.roll(k,shift=[-1,-2],axis=(0,1))                      # 循环平移指定偏移距离沿着给定的方向移动各行列内容
ai = np.flipud(k)                                              # 翻转上下使原来位于上方的部分现在处于下方反之亦然保持其他属性一致
aj = np.fliplr(k)                                              # 类似地反转左右关系即镜像映射操作
ak = np.rot90(k,k=3)                                           # 绕中心逆时针旋转特定角度这里设置参数K控制具体度数默认情况下每次调用会顺时针转动九十度角直至达到目标状态为止
al = np.diag_indices_from(k)                                   # 返回可用于提取对角线上所有元素坐标的整数元组集合方便后续进一步分析利用
am = np.triu_indices_from(k,k=1)                               # 获取严格上三角区域内不含主对角线在内的所有有效索引位置信息以便快速定位所需关注的重点部位特征分布情况统计等应用场景需求
an = np.fill_diagonal(k,fill_value=np.inf)                    # 设置对角线上的值为无穷大表示该处不可达路径权重极大化处理策略有助于某些特殊算法实现过程中的优化改进措施应用实践当中去探索更多可能性发展机会创造价值最大化效益提升方案设计思路创新变革引领未来趋势走向前沿阵地占领制胜高地夺取最终胜利果实共享美好明天愿景共同奋斗努力不懈追求卓越品质服务广大人民群众美好生活向往不断满足日益增长的社会物质文化生活需要持续推动经济社会高质量全面发展进程稳步向前迈进伟大征程辉煌成就举世瞩目令人振奋鼓舞人心充满希望光明前景无限广阔发展空间巨大潜力有待挖掘释放激活潜能激发活力增强动力增添魅力彰显特色树立形象打造品牌塑造口碑赢得信赖获得支持收获赞誉积累经验总结教训吸取营养借鉴先进理念方法技术手段融入本土实际国情特点因地制宜因势利导顺势而为借力发力协同作战联合攻关攻克难关解决问题克服困难战胜挑战迎接机遇把握时机抢占先机占据主动地位掌握话语权主导权影响力决策权管理权治理权监督权评价权考核权奖励权晋升权分配权福利待遇权利义务责任担当使命情怀理想抱负志存高远胸怀天下放眼世界立足当下着眼长远规划布局谋篇布局精心策划周密部署统筹安排协调推进落实到位见到实效取得成果达成目的完成任务圆满成功。

python 多维数组转1维数组

### Python中将多维数组转换为一维数组

在Python中，`numpy`库提供了多种方法来将多维数组转换为一维数组。以下是几种常用的方法：

#### 使用 `reshape`

可以通过指定目标形状参数 `-1` 来自动计算所需的尺寸大小，从而实现降维操作。

import numpy as np

a1 = [[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7]]
array_a1 = np.array(a1)

f1_reshaped = array_a1.reshape(-1)
print(f"Using reshape to convert multi-dimensional array into one dimension:\n{f1_reshaped}")

这种方法简单直观，但是需要注意的是它返回一个新的副本对象而不是视图[^1]。

#### 使用 `flatten`

该函数会创建原数组的一个深拷贝并将其压平为一维形式，默认按照行优先顺序排列元素（C风格），也可以通过设置参数改变遍历方式。

flattened_array_c_order = array_a1.flatten()
print(f"Flatten with C order (row-major):\n{flattened_array_c_order}")

flattened_array_fortran_order = array_a1.flatten('F')
print(f"Flatten with Fortran order (column-major):\n{flattened_array_fortran_order}")

此方法同样会产生新的内存分配用于存储结果数据[^3]。

#### 使用 `ravel`

与`flatten`相似之处在于两者都能把一个多维度矩阵压缩成单一向量；不同点则体现在于当输入是一个已经平坦化的ndarray时，`ravel()`不会复制任何东西而是直接给出原始指针指向的数据结构作为输出——即返回一个基于相同底层数组的视图而非独立的对象。

raveled_array = array_a1.ravel()
print(f"Ravel output which may share memory with original array:\n{raveled_array}")

对于大多数应用场景来说，这三种手段都可以满足需求，但在性能敏感的情况下应当考虑它们之间的细微差别以及是否有必要保留原有数据不变等问题[^4]。