這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)numpy中怎么數(shù)組元素統(tǒng)一賦值，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
例子1：
In [2]: arr =np.empty((8,4)) In [3]: arr Out[3]: array([[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]]) In [4]: arr[1] = 1 In [5]: arr Out[5]: array([[ 0., 0., 0., 0.], [ 1., 1., 1., 1.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]])
例子2：
In [6]: arr1 =np.empty(2) In [8]: arr1 Out[8]:array([ 7.74860419e-304, 7.74860419e-304]) In [9]: arr1 = 0 In [10]: arr1 Out[10]: 0
這兩段看上去似乎出現(xiàn)了行為不一致，其實(shí)利用一般面向?qū)ο蟮臉?biāo)簽理解模型還是能夠理解的。
例子1中，加上了索引之后的標(biāo)簽其實(shí)指代的就是具體的存儲(chǔ)區(qū)，而例子2中，直接使用了一個(gè)標(biāo)簽而已。那么這樣如何實(shí)現(xiàn)對(duì)一個(gè)一維數(shù)組的全體賦值呢？其實(shí)只需要進(jìn)行全部元素的索引即可，
具體方法實(shí)現(xiàn)如下：
In [11]: arr1 =np.empty(2) In [12]: arr1 Out[12]: array([0., 0.]) In [13]: arr1[:] Out[13]: array([0., 0.]) In [14]: arr1[:] =0 In [15]: arr1 Out[15]: array([0., 0.])
上述就是小編為大家分享的numpy中怎么數(shù)組元素統(tǒng)一賦值了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道。
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