Vẽ tọa độ xyz trong python

Chọn một trang web để nhận nội dung đã dịch nếu có và xem các sự kiện và ưu đãi tại địa phương. Dựa trên vị trí của bạn, chúng tôi khuyên bạn nên chọn.

Bạn cũng có thể chọn một trang web từ danh sách sau

Làm thế nào để có được hiệu suất trang web tốt nhất

Chọn trang Trung Quốc [bằng tiếng Trung hoặc tiếng Anh] để có hiệu suất trang tốt nhất. Các trang web quốc gia khác của MathWorks không được tối ưu hóa cho các lượt truy cập từ vị trí của bạn

Đối với người dùng Python liên quan đến mô hình hóa phân tử, việc đọc tệp có thể là một phần chính trong quá trình phân tích kết quả. Ở đây tôi chỉ ra một vài cách hữu ích để tiếp cận việc xử lý tệp bằng Python. danh sách này là không có cách nào đầy đủ. Nó nhằm phục vụ như một tổng quan ngắn gọn cho người mới bắt đầu

1. Đọc tọa độ từ tệp XYZ

Trong một bài đăng trước, tôi đã thảo luận về định dạng tệp XYZ và việc sử dụng nó trong mô hình phân tử. Có nhiều lý do tại sao người ta có thể cần đọc tọa độ hạt nhân của một phân tử từ tệp XYZ. Giả sử bạn đang cố gắng lập bản đồ một đường cong thế năng như một hàm của một số khoảng cách giữa các hạt nhân, góc liên kết hoặc xoắn nhị diện. Bạn sẽ muốn có một cách để tính khoảng cách trong từng cấu trúc được sử dụng để lập bản đồ đường cong của mình, điều đó không liên quan đến việc mở phần mềm GUI để đo khoảng cách "bằng tay. " Đây là một ví dụ về cách mở tệp XYZ và đọc nội dung của nó

----------------------------------------------------
    f = input['Enter name of XYZ file:  '] 
    xyz = open[f]
    N = int[xyz.readline[]]
    header = xyz.readline[]
    atom_symbol, coords = [[] for i in range [2]]
    for line in xyz:
        atom,x,y,z = line.split[]
        atom_symbol.append[atom]
        coords.append[[float[x],float[y],float[z]]]
     xyz.close[]
----------------------------------------------------

2. Trích xuất một phần cụ thể của tệp đầu ra

Bây giờ, giả sử có một số lượng cụ thể mà bạn muốn trích xuất từ ​​kết quả tính toán cấu trúc điện tử. Các đại lượng này có thể là. năng lượng quỹ đạo phân tử, tọa độ hạt nhân của cấu trúc được tối ưu hóa, điện tích từng phần nguyên tử từ phân tích dân số và nhiều thứ khác. Đôi khi điều này có thể khó khăn do các tệp đầu ra chứa nhiều thông tin và được tạo thành từ. văn bản, số và ký hiệu

Dưới đây là một ví dụ cho thấy một cách để tìm tọa độ cartesian được tối ưu hóa trong đầu ra MOPAC [. ra] tập tin. Các tọa độ luôn xuất hiện sau phiên bản thứ hai của chuỗi, 'PHỐI HỢP CARTESIAN'

----------------------------------------------------
    import numpy as np
    with open["ouput.out", "r"] as f:
        content = []
        cartesian = 0
        for line in f: 
            if cartesian >= 2:
                content.append[line]
            if 'CARTESIAN COORDINATES' in line:
                cartesian += 1
    coords = np.array[content]
    f.close[]
----------------------------------------------------

Trong ví dụ trên, mảng 'coords' có thể được thao tác thêm tùy thuộc vào mục tiêu phân tích

3. Đọc dữ liệu từ một trang tính Excel

Excel là một công cụ mạnh mẽ khi được sử dụng đúng cách. Đôi khi có thể hữu ích khi sử dụng cả Python và Excel để phân tích. Đây là một ví dụ đơn giản về cách đọc các giá trị từ các cột cụ thể trong một trang tính đã chọn của sổ làm việc Excel. Để biết thêm thông tin, tôi hướng người đọc đến tài liệu xlrd

----------------------------------------------------
    import xlrd
    book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
    sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
    G = 29
    atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
    x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
----------------------------------------------------

4. Đọc trong một số lượng lớn các tập tin

Trong một số trường hợp, người ta có thể cần đọc một số lượng lớn tệp. Sau đó, sẽ không thực tế nếu chỉ định từng tên tệp riêng lẻ. Đây là một ví dụ cho thấy một cách để tiếp cận việc đọc trong một bộ. dat, mỗi tệp chứa một vectơ. Để biết thêm thông tin, tôi hướng người đọc đến tài liệu toàn cầu

Hiểu cách áp dụng một số phép toán đại số tuyến tính cho mảng n chiều không sử dụng vòng lặp for;

  • Hiểu thuộc tính trục và hình cho mảng n chiều

  • Những thứ cơ bản

    Đối tượng chính của NumPy là mảng đa chiều đồng nhất. Nó là một bảng các phần tử [thường là số], tất cả cùng loại, được lập chỉ mục bởi một bộ các số nguyên không âm. Trong kích thước NumPy được gọi là trục

    Ví dụ: mảng cho tọa độ của một điểm trong không gian 3D,

    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    0, có một trục. Trục đó có 3 phần tử nên ta nói nó có độ dài là 3. Trong ví dụ hình bên dưới, mảng có 2 trục. Trục thứ nhất có chiều dài là 2, trục thứ hai có chiều dài là 3

    [[1., 0., 0.],
     [0., 1., 2.]]
    

    Lớp mảng của NumPy được gọi là

    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    1. Nó cũng được biết đến với bí danh
    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    2. Lưu ý rằng
    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    3 không giống với lớp Thư viện Python tiêu chuẩn
    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    4, chỉ xử lý các mảng một chiều và cung cấp ít chức năng hơn. Các thuộc tính quan trọng hơn của một đối tượng
    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    1 là

    ndarray. đim

    số lượng trục [thứ nguyên] của mảng

    ndarray. hình dạng

    kích thước của mảng. Đây là một bộ số nguyên cho biết kích thước của mảng trong mỗi chiều. Đối với ma trận có n hàng và m cột,

    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    6 sẽ là
    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    7. Do đó, độ dài của bộ dữ liệu
    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    6 là số lượng trục,
    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    9

    ndarray. kích thước

    tổng số phần tử của mảng. Cái này bằng tích của các phần tử của

    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    6

    ndarray. gõ

    một đối tượng mô tả kiểu của các phần tử trong mảng. Người ta có thể tạo hoặc chỉ định dtype bằng cách sử dụng các loại Python tiêu chuẩn. Ngoài ra, NumPy cung cấp các loại của riêng nó. cục mịch. int32, gọn gàng. int16 và numpy. float64 là một số ví dụ

    ndarray. kích thước mục

    kích thước tính bằng byte của từng phần tử của mảng. Ví dụ, một mảng các phần tử kiểu

    ----------------------------------------------------
        import numpy as np
        with open["ouput.out", "r"] as f:
            content = []
            cartesian = 0
            for line in f: 
                if cartesian >= 2:
                    content.append[line]
                if 'CARTESIAN COORDINATES' in line:
                    cartesian += 1
        coords = np.array[content]
        f.close[]
    ----------------------------------------------------
    51 có
    ----------------------------------------------------
        import numpy as np
        with open["ouput.out", "r"] as f:
            content = []
            cartesian = 0
            for line in f: 
                if cartesian >= 2:
                    content.append[line]
                if 'CARTESIAN COORDINATES' in line:
                    cartesian += 1
        coords = np.array[content]
        f.close[]
    ----------------------------------------------------
    52 8 [=64/8], trong khi một mảng kiểu
    ----------------------------------------------------
        import numpy as np
        with open["ouput.out", "r"] as f:
            content = []
            cartesian = 0
            for line in f: 
                if cartesian >= 2:
                    content.append[line]
                if 'CARTESIAN COORDINATES' in line:
                    cartesian += 1
        coords = np.array[content]
        f.close[]
    ----------------------------------------------------
    53 có
    ----------------------------------------------------
        import numpy as np
        with open["ouput.out", "r"] as f:
            content = []
            cartesian = 0
            for line in f: 
                if cartesian >= 2:
                    content.append[line]
                if 'CARTESIAN COORDINATES' in line:
                    cartesian += 1
        coords = np.array[content]
        f.close[]
    ----------------------------------------------------
    52 4 [=32/8]. Nó tương đương với
    ----------------------------------------------------
        import numpy as np
        with open["ouput.out", "r"] as f:
            content = []
            cartesian = 0
            for line in f: 
                if cartesian >= 2:
                    content.append[line]
                if 'CARTESIAN COORDINATES' in line:
                    cartesian += 1
        coords = np.array[content]
        f.close[]
    ----------------------------------------------------
    55

    ndarray. dữ liệu

    bộ đệm chứa các phần tử thực tế của mảng. Thông thường, chúng ta sẽ không cần sử dụng thuộc tính này vì chúng ta sẽ truy cập các phần tử trong một mảng bằng cách sử dụng các phương tiện lập chỉ mục

    Một ví dụ

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    0

    Tạo mảng

    Có một số cách để tạo mảng

    Ví dụ: bạn có thể tạo một mảng từ danh sách hoặc bộ dữ liệu Python thông thường bằng cách sử dụng hàm

    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    2. Kiểu của mảng kết quả được suy ra từ kiểu của các phần tử trong dãy

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    2

    Một lỗi thường gặp bao gồm việc gọi

    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    2 với nhiều đối số, thay vì cung cấp một chuỗi duy nhất làm đối số

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    4

    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    2 chuyển dãy dãy thành mảng hai chiều, dãy dãy dãy thành mảng ba chiều, v.v.

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    6

    Loại mảng cũng có thể được chỉ định rõ ràng tại thời điểm tạo

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    7

    Thông thường, các phần tử của một mảng ban đầu không được biết, nhưng kích thước của nó được biết. Do đó, NumPy cung cấp một số chức năng để tạo mảng với nội dung giữ chỗ ban đầu. Những điều này giảm thiểu sự cần thiết của việc phát triển mảng, một hoạt động tốn kém

    Hàm

    ----------------------------------------------------
        import numpy as np
        with open["ouput.out", "r"] as f:
            content = []
            cartesian = 0
            for line in f: 
                if cartesian >= 2:
                    content.append[line]
                if 'CARTESIAN COORDINATES' in line:
                    cartesian += 1
        coords = np.array[content]
        f.close[]
    ----------------------------------------------------
    59 tạo một mảng đầy các số 0, hàm
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    90 tạo một mảng đầy các số 1 và hàm
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    91 tạo một mảng có nội dung ban đầu là ngẫu nhiên và phụ thuộc vào trạng thái của bộ nhớ. Theo mặc định, dtype của mảng đã tạo là
    ----------------------------------------------------
        import numpy as np
        with open["ouput.out", "r"] as f:
            content = []
            cartesian = 0
            for line in f: 
                if cartesian >= 2:
                    content.append[line]
                if 'CARTESIAN COORDINATES' in line:
                    cartesian += 1
        coords = np.array[content]
        f.close[]
    ----------------------------------------------------
    51, nhưng nó có thể được chỉ định thông qua đối số từ khóa
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    93

    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    

    Để tạo các chuỗi số, NumPy cung cấp hàm

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    94 tương tự như hàm
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    95 tích hợp sẵn trong Python, nhưng trả về một mảng

    ----------------------------------------------------
        import numpy as np
        with open["ouput.out", "r"] as f:
            content = []
            cartesian = 0
            for line in f: 
                if cartesian >= 2:
                    content.append[line]
                if 'CARTESIAN COORDINATES' in line:
                    cartesian += 1
        coords = np.array[content]
        f.close[]
    ----------------------------------------------------
    5

    Khi

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    94 được sử dụng với các đối số dấu phẩy động, thường không thể dự đoán số lượng phần tử thu được do độ chính xác của dấu phẩy động hữu hạn. Vì lý do này, tốt hơn là sử dụng hàm
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    97 nhận làm đối số số phần tử mà chúng ta muốn, thay vì bước

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    9

    Xem thêm

    , , , , , , , , , numpy. ngẫu nhiên. Máy phát điện. rand, numpy. ngẫu nhiên. Máy phát điện. , ,

    Mảng in

    Khi bạn in một mảng, NumPy sẽ hiển thị nó theo cách tương tự như danh sách lồng nhau, nhưng với bố cục sau

    • trục cuối cùng được in từ trái sang phải,

    • thứ hai đến cuối cùng được in từ trên xuống dưới,

    • phần còn lại cũng được in từ trên xuống dưới, với mỗi lát cách nhau bởi một dòng trống

    Mảng một chiều sau đó được in dưới dạng hàng, hai chiều dưới dạng ma trận và ba chiều dưới dạng danh sách ma trận

    [[1., 0., 0.],
     [0., 1., 2.]]
    
    0

    Xem để biết thêm chi tiết về

    [[1., 0., 0.],
     [0., 1., 2.]]
    
    09

    Nếu một mảng quá lớn để in, NumPy sẽ tự động bỏ qua phần trung tâm của mảng và chỉ in các góc

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    00

    Để tắt hành vi này và buộc NumPy in toàn bộ mảng, bạn có thể thay đổi các tùy chọn in bằng cách sử dụng

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    000

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    01

    Hoạt động cơ bản

    Toán tử số học trên mảng áp dụng theo phần tử. Một mảng mới được tạo và điền vào kết quả

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    02

    Không giống như trong nhiều ngôn ngữ ma trận, toán tử tích ________ 2001 vận hành phần tử một cách khôn ngoan trong mảng NumPy. Tích ma trận có thể được thực hiện bằng toán tử

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    002 [trong python >=3. 5] hoặc hàm hoặc phương thức
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    003

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    03

    Một số hoạt động, chẳng hạn như

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    004 và
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    005, hoạt động tại chỗ để sửa đổi một mảng hiện có thay vì tạo một mảng mới

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    04

    Khi thao tác với các mảng thuộc các loại khác nhau, loại của mảng kết quả tương ứng với loại tổng quát hoặc chính xác hơn [một hành vi được gọi là upcasting]

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    05

    Nhiều hoạt động đơn nguyên, chẳng hạn như tính tổng của tất cả các phần tử trong mảng, được triển khai như các phương thức của lớp

    >>> np.zeros[[3, 4]]
    array[[[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]]]
    >>> np.ones[[2, 3, 4], dtype=np.int16]
    array[[[[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]],
    
           [[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16]
    >>> np.empty[[2, 3]] 
    array[[[3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],  # may vary
           [5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]]]
    
    1

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    06

    Theo mặc định, các thao tác này áp dụng cho mảng như thể nó là một danh sách các số, bất kể hình dạng của nó là gì. Tuy nhiên, bằng cách chỉ định tham số

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    007, bạn có thể áp dụng thao tác dọc theo trục đã chỉ định của một mảng

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    07

    Chức năng phổ quát

    NumPy cung cấp các hàm toán học quen thuộc như sin, cos và exp. Trong NumPy, chúng được gọi là “các hàm phổ dụng” [

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    008]. Trong NumPy, các hàm này hoạt động theo từng phần tử trên một mảng, tạo ra một mảng làm đầu ra

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    08

    Xem thêm

    , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

    Lập chỉ mục, cắt lát và lặp lại

    Mảng một chiều có thể được lập chỉ mục, cắt lát và lặp lại, giống như các chuỗi Python khác

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    09

    Mảng nhiều chiều có thể có một chỉ mục trên mỗi trục. Các chỉ số này được đưa ra trong một bộ được phân tách bằng dấu phẩy

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    20

    Khi số lượng chỉ mục được cung cấp ít hơn số lượng trục, các chỉ mục còn thiếu được coi là các lát hoàn chỉnh

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    051

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    21

    Biểu thức trong ngoặc ở ________ 2052 được coi là một ________ 2053, theo sau là bao nhiêu trường hợp của

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    051 nếu cần để biểu diễn các trục còn lại. NumPy cũng cho phép bạn viết điều này bằng cách sử dụng dấu chấm như
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    055

    Các dấu chấm [

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    056] đại diện cho bao nhiêu dấu hai chấm cần thiết để tạo ra một bộ lập chỉ mục hoàn chỉnh. Ví dụ: nếu
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    057 là một mảng có 5 trục, thì

    • ----------------------------------------------------
          import xlrd
          book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
          sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
          G = 29
          atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
          x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
      ----------------------------------------------------
      058 tương đương với
      ----------------------------------------------------
          import xlrd
          book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
          sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
          G = 29
          atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
          x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
      ----------------------------------------------------
      059,

    • ----------------------------------------------------
          import xlrd
          book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
          sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
          G = 29
          atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
          x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
      ----------------------------------------------------
      060 đến
      ----------------------------------------------------
          import xlrd
          book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
          sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
          G = 29
          atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
          x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
      ----------------------------------------------------
      061 và

    • ________ 2062 đến ________ 2063

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    22

    Việc lặp lại các mảng nhiều chiều được thực hiện đối với trục đầu tiên

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    23

    Tuy nhiên, nếu muốn thực hiện một thao tác trên từng phần tử trong mảng, người ta có thể sử dụng thuộc tính

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    064, thuộc tính trên tất cả các phần tử của mảng

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    24

    Xem thêm

    , [thẩm quyền giải quyết], , ,

    Thao tác hình dạng

    Thay đổi hình dạng của một mảng

    Một mảng có hình dạng được xác định bởi số phần tử dọc theo mỗi trục

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    25

    Hình dạng của một mảng có thể được thay đổi bằng các lệnh khác nhau. Lưu ý rằng ba lệnh sau đều trả về một mảng đã sửa đổi, nhưng không thay đổi mảng ban đầu

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    26

    Thứ tự của các phần tử trong mảng kết quả từ

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    068 thường là “kiểu C”, nghĩa là chỉ số ngoài cùng bên phải “thay đổi nhanh nhất”, vì vậy phần tử sau
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    069 là
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    070. Nếu mảng được định hình lại thành một số hình dạng khác, thì mảng đó lại được coi là “kiểu C”. NumPy thường tạo các mảng được lưu trữ theo thứ tự này, vì vậy,
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    068 thường sẽ không cần sao chép đối số của nó, nhưng nếu mảng được tạo bằng cách lấy các lát của mảng khác hoặc được tạo bằng các tùy chọn bất thường, thì có thể cần phải sao chép mảng đó. Các hàm
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    068 và
    [[1., 0., 0.],
     [0., 1., 2.]]
    
    09 cũng có thể được hướng dẫn, sử dụng đối số tùy chọn, để sử dụng mảng kiểu FORTRAN, trong đó chỉ số ngoài cùng bên trái thay đổi nhanh nhất

    Hàm trả về đối số của nó với hình dạng đã sửa đổi, trong khi phương thức tự sửa đổi mảng

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    27

    Nếu một thứ nguyên được đưa ra là

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    076 trong thao tác định hình lại, thì các thứ nguyên khác sẽ tự động được tính toán

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    28

    Xem thêm

    , , ,

    Xếp chồng các mảng khác nhau

    Một số mảng có thể được xếp chồng lên nhau dọc theo các trục khác nhau

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    29

    Hàm xếp mảng 1D dưới dạng cột thành mảng 2D. Nó chỉ tương đương với mảng 2D

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    40

    Mặt khác, hàm này tương đương với bất kỳ mảng đầu vào nào. Trong thực tế, là một bí danh cho

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    41

    Nói chung, đối với các mảng có nhiều hơn hai chiều, hãy xếp chồng dọc theo trục thứ hai của chúng, xếp dọc theo trục thứ nhất của chúng và cho phép một đối số tùy chọn đưa ra số lượng trục dọc theo đó phép nối sẽ xảy ra

    Ghi chú

    Trong các trường hợp phức tạp và hữu ích để tạo mảng bằng cách xếp chồng các số dọc theo một trục. Chúng cho phép sử dụng phạm vi chữ

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    051

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    42

    Khi được sử dụng với các mảng làm đối số và tương tự như và trong hành vi mặc định của chúng, nhưng cho phép một đối số tùy chọn cung cấp số lượng trục dọc theo đó để nối

    Xem thêm

    , , , , , , , , , ,

    Tách một mảng thành nhiều mảng nhỏ hơn

    Sử dụng , bạn có thể phân chia một mảng dọc theo trục ngang của nó, bằng cách chỉ định số mảng có hình dạng bằng nhau sẽ trả về hoặc bằng cách chỉ định các cột mà sau đó quá trình phân chia sẽ diễn ra

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    43

    tách dọc theo trục dọc và cho phép một người chỉ định dọc theo trục nào sẽ tách

    Bản sao và Lượt xem

    Khi vận hành và thao tác với mảng, dữ liệu của chúng đôi khi được sao chép vào một mảng mới và đôi khi không. Đây thường là một nguồn gây nhầm lẫn cho người mới bắt đầu. Có ba trường hợp

    Không Sao chép gì cả

    Các nhiệm vụ đơn giản không tạo bản sao của các đối tượng hoặc dữ liệu của chúng

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    44

    Python chuyển các đối tượng có thể thay đổi làm tham chiếu, vì vậy các lệnh gọi hàm không sao chép

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    45

    Xem hoặc sao chép nông

    Các đối tượng mảng khác nhau có thể chia sẻ cùng một dữ liệu. Phương thức

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    206 tạo một đối tượng mảng mới xem xét cùng một dữ liệu

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    46

    Cắt một mảng trả về một dạng xem của nó

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    47

    Sao chép sâu

    Phương thức

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    207 tạo một bản sao hoàn chỉnh của mảng và dữ liệu của nó

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    48

    Đôi khi nên gọi

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    207 sau khi cắt nếu mảng ban đầu không còn cần thiết nữa. Ví dụ: giả sử
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    209 là một kết quả trung gian rất lớn và kết quả cuối cùng
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    210 chỉ chứa một phần nhỏ của
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    209, nên tạo một bản sao sâu khi xây dựng
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    210 bằng cách cắt

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    49

    Nếu thay vào đó,

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    213 được sử dụng, thì
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    209 được tham chiếu bởi
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    210 và sẽ tồn tại trong bộ nhớ ngay cả khi
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    216 được thực thi

    Hàm và Phương thức Tổng quan

    Dưới đây là danh sách một số tên phương thức và hàm NumPy hữu ích được sắp xếp theo danh mục. Xem danh sách đầy đủ

    Tạo mảng

    , , , , , , , , , , , , , , , ,

    chuyển đổi

    , , , ,

    thao tác

    , , , , , , , , , , , , , , , , ,

    câu hỏi

    , , ,

    đặt hàng

    , , , , , , ,

    hoạt động

    , , , , , , , , , , ,

    Thống kê cơ bản

    , , ,

    Đại số tuyến tính cơ bản

    , , , ,

    ít cơ bản

    quy tắc phát sóng

    Phát sóng cho phép các chức năng phổ biến xử lý theo cách có ý nghĩa với các đầu vào không có hình dạng giống hệt nhau

    Quy tắc đầu tiên của phát sóng là nếu tất cả các mảng đầu vào không có cùng số lượng kích thước, thì số “1” sẽ được lặp lại thêm vào trước hình dạng của các mảng nhỏ hơn cho đến khi tất cả các mảng có cùng số lượng kích thước

    Quy tắc phát sóng thứ hai đảm bảo rằng các mảng có kích thước 1 dọc theo một chiều cụ thể hoạt động như thể chúng có kích thước của mảng có hình dạng lớn nhất dọc theo chiều đó. Giá trị của phần tử mảng được coi là giống nhau dọc theo thứ nguyên đó đối với mảng "phát sóng"

    Sau khi áp dụng các quy tắc phát sóng, kích thước của tất cả các mảng phải khớp với nhau. Thông tin chi tiết có thể được tìm thấy trong

    Thủ thuật lập chỉ mục và lập chỉ mục nâng cao

    NumPy cung cấp nhiều tiện ích lập chỉ mục hơn các chuỗi Python thông thường. Ngoài việc lập chỉ mục theo số nguyên và lát, như chúng ta đã thấy trước đây, mảng có thể được lập chỉ mục theo mảng số nguyên và mảng boolean

    Lập chỉ mục với Mảng chỉ số

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    60

    Khi mảng được lập chỉ mục

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    209 là nhiều chiều, một mảng chỉ mục duy nhất đề cập đến chiều đầu tiên của
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    209. Ví dụ sau đây cho thấy hành vi này bằng cách chuyển đổi hình ảnh nhãn thành hình ảnh màu bằng cách sử dụng bảng màu

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    61

    Chúng tôi cũng có thể đưa ra các chỉ mục cho nhiều thứ nguyên. Các mảng chỉ số cho mỗi thứ nguyên phải có cùng hình dạng

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    62

    Trong Python,

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    295 hoàn toàn giống với
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    296—vì vậy chúng ta có thể đặt
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    053 và
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    298 trong một
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    299 và sau đó thực hiện lập chỉ mục với điều đó

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    63

    Tuy nhiên, chúng ta không thể làm điều này bằng cách đặt

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    053 và
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    298 vào một mảng, bởi vì mảng này sẽ được hiểu là lập chỉ mục cho chiều thứ nhất của
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    209

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    64

    Một cách sử dụng phổ biến khác của lập chỉ mục với mảng là tìm kiếm giá trị lớn nhất của chuỗi phụ thuộc thời gian

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    65

    Bạn cũng có thể sử dụng lập chỉ mục với các mảng làm mục tiêu để gán cho

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    66

    Tuy nhiên, khi danh sách các chỉ mục chứa các lần lặp lại, phép gán được thực hiện nhiều lần, để lại giá trị cuối cùng

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    67

    Điều này là đủ hợp lý, nhưng hãy cẩn thận nếu bạn muốn sử dụng cấu trúc

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    004 của Python, vì nó có thể không hoạt động như bạn mong đợi

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    68

    Mặc dù 0 xuất hiện hai lần trong danh sách các chỉ mục, nhưng phần tử thứ 0 chỉ được tăng lên một lần. Điều này là do Python yêu cầu

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    404 tương đương với
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    405

    Lập chỉ mục với Boolean Arrays

    Khi chúng tôi lập chỉ mục các mảng với các mảng chỉ số [số nguyên], chúng tôi sẽ cung cấp danh sách các chỉ mục để chọn. Với các chỉ số boolean, cách tiếp cận là khác nhau;

    Cách tự nhiên nhất mà người ta có thể nghĩ ra để lập chỉ mục boolean là sử dụng các mảng boolean có hình dạng giống như mảng ban đầu

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    69

    Thuộc tính này có thể rất hữu ích trong các bài tập

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    70

    Bạn có thể xem ví dụ sau để biết cách sử dụng lập chỉ mục boolean để tạo hình ảnh của bộ Mandelbrot

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    71

    Cách lập chỉ mục thứ hai với booleans tương tự như lập chỉ mục số nguyên;

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    72

    Lưu ý rằng độ dài của mảng boolean 1D phải trùng với độ dài của kích thước [hoặc trục] mà bạn muốn cắt. Trong ví dụ trước,

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    406 có độ dài 3 [số hàng trong
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    209] và
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    408 [có độ dài 4] phù hợp để lập chỉ mục cho trục [cột] thứ 2 của
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    209

    Hàm ix_[]

    Hàm này có thể được sử dụng để kết hợp các vectơ khác nhau để thu được kết quả cho mỗi n-uplet. Ví dụ: nếu bạn muốn tính tất cả a+b*c cho tất cả các bộ ba được lấy từ mỗi vectơ a, b và c

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    73

    Bạn cũng có thể thực hiện giảm như sau

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    74

    và sau đó sử dụng nó như

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    75

    Ưu điểm của phiên bản rút gọn này so với ufunc thông thường. giảm là nó sử dụng in để tránh tạo một mảng đối số có kích thước của đầu ra nhân với số lượng vectơ

    Lập chỉ mục với chuỗi

    Nhìn thấy

    Thủ thuật và thủ thuật

    Ở đây chúng tôi đưa ra một danh sách các lời khuyên ngắn và hữu ích

    Định hình lại “tự động”

    Để thay đổi kích thước của một mảng, bạn có thể bỏ qua một trong các kích thước mà sau đó sẽ được suy ra tự động

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    76

    Xếp Chồng Véc Tơ

    Làm cách nào để chúng tôi xây dựng một mảng 2D từ danh sách các vectơ hàng có kích thước bằng nhau? . nếu

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    057 và
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    412 là hai vectơ có cùng độ dài thì bạn chỉ cần thực hiện ____
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    413. Trong NumPy, điều này hoạt động thông qua các chức năng ________ 2081, ________ 2245, ________ 2082 và ________ 2084, tùy thuộc vào thứ nguyên mà việc xếp chồng sẽ được thực hiện. Ví dụ

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    77

    Logic đằng sau những chức năng đó trong hơn hai chiều có thể lạ

    Xem thêm

    NumPy cho người dùng MATLAB

    biểu đồ

    Hàm NumPy

    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    418 được áp dụng cho một mảng trả về một cặp vectơ. biểu đồ của mảng và một vectơ của các cạnh bin. coi chừng.
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    79 cũng có chức năng xây dựng biểu đồ [được gọi là
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    420, như trong Matlab] khác với chức năng trong NumPy. Sự khác biệt chính là
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    421 tự động vẽ biểu đồ, trong khi
    ----------------------------------------------------
        import xlrd
        book = xlrd.open_workbook['mybook.xlsx']
        sheet = book.sheet_by_name['SHEET1']
        G = 29
        atoms = [[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1]] for r in range[2,G+2]]
        x_vals =[[sheet.cell_value[r, c] for c in range[1,2]] for r in range[2,G+2]]
    ----------------------------------------------------
    422 chỉ tạo dữ liệu

    Chủ Đề