這期內容當中小編將會給大家?guī)碛嘘Pnumpy中怎么數組元素統(tǒng)一賦值，文章內容豐富且以專業(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。

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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了行為不一致，其實利用一般面向對象的標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簽其實指代的就是具體的存儲區(qū)，而例子2中，直接使用了一個標簽而已。那么這樣如何實現對一個一維數組的全體賦值呢？其實只需要進行全部元素的索引即可，

具體方法實現如下：

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行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注創(chuàng)新互聯成都網站設計公司行業(yè)資訊頻道。

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