Python import numpy as np ; np.arange(-50, 60, 10); dict(key)提取dict內的元素; importlib.reload(); np.zeros(); np.array()

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Python import numpy as np ; np.arange(-50, 60, 10); dict(key)提取dict內的元素; importlib.reload(); np.zeros(); np.array() - 儲蓄保險王

import numpy as np

Field = {‘AxXList’:np.arange(-50, 60, 10),\
‘Mag’:np.arange(-1.0, 1.5, 0.5), ‘Ang’:np.arange(-10, 15, 5), ‘Xpol’:np.arange(-50, 10, 10)}

print(Field[‘AxXList’])

#arange(start,end,step)

#沒有包含最後一個數字

#dict(key)提取dict內的元素

Python import numpy as np ; np.arange(-50, 60, 10); dict(key)提取dict內的元素; importlib.reload(); np.zeros(); np.array() - 儲蓄保險王

 

在 importlib 模組的 reload() 函式操作,目的很簡單,是要將原本已經被引用的模組重新載入,這個情況通常發生在如果有些模組本身是可以在執行期間做臨時性設定的話,模組在設定過後必須要在當下程式執行不中斷的狀況下,在執行期間重新載入時會用到。

這個操作可能大家會聯想到把一個已經引用的模組 del 之後再重新 import,不過這個做法的語意跟 reload() 不太一樣,del 再重新 import 就相當於重新引用一個模組,但臨時性設定並不會在重新 import 時被保留喔。

import numpy as np
#import scipy.io
import CATR_QZ_V8_base as base
import CATR_QZ_V4_Plot_base_1 as base_plot
import importlib
importlib.reload(base)
importlib.reload(base_plot)

“””

base

base_plot

這兩個會隨時修改

importlib.reload()

確保這兩個是最新的修改狀態

而非修改前的pyc

我們改的是py檔,非pyc檔

沒有importlib.reload()不行

“””

 

import numpy as np

List2D = np.zeros( (2,3,4) ,dtype=int)

#前面3個數字用()包起來,

#是一個shape參數

#容易誤以為下了三個參數

print(List2D)

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生成2個3*4的矩陣(2D List)

所謂3*4的矩陣

是一個長度3的list

裡面的元素都是長度4的list

 

下面正名為List3D

(其實應該是Array3D)

並顯示長度:

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import numpy as np
List2D = [[1,2] , [3,4], [5,6] ]
print(List2D)

Ary2D = np.array(List2D)
print(Ary2D)
#List2D跟Ary2D很像,

#但資料型態不一樣,需要Ary2D

idx = np.argmin(List2D[0])
print(“index:”,idx)

d=(3,2)
List2D_min = np.zeros(d)
print(List2D_min)
print(type(List2D))
print(type(Ary2D))
print(type(List2D_min))

for i in range(3):
List2D_min[i,:] = Ary2D[idx,:]

“””
#List2D_min[i,:] = List2D[idx,:]
會出現TypeError
#TypeError: list indices must be
integers or slices, not tuple

#Data_x_sel[i,:] = Data_x_ori[idx,:]
“””
print(List2D_min)

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