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python的assign函数使用方法

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当提到Python中的assign方法时，通常指的是Numpy模块中的函数numpy.assign()。该函数用于将给定的值分配给NumPy数组的指定位置。下面是关于它的完整攻略。

函数格式

numpy.assign(arr, values, axis=None)

参数

  • arr：要执行分配的NumPy数组
  • values：指定分配给arr数组的值，可以是标量、列表或数组
  • axis：指定分配方向的轴。如果未指定，则默认为可被分配的所有轴。

函数返回值

返回分配结果的NumPy数组。

实例1

下面的示例演示如何使用numpy.assign()将值10分配到具有二维5×5形状的数组的第一行。

import numpy as np

# 将数组插入一个二维数组中
arr = np.zeros((5, 5))
np.assign(arr[0], 10)

# 输出结果
print(arr)

输出结果：

[[10. 10. 10. 10. 10.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]]

实例2

以下示例演示如何使用数值、列表和数组分配给NumPy数组的不同具有多个轴的区域。

import numpy as np

# 创建具有5×5形状的多维数组
arr = np.zeros((5, 5, 5))

# 将2分配给二维数组块的最后两行中所有的值
np.assign(arr[3:,:,:], 2)

# 将一维数组分配给第二维数组块的第二行
np.assign(arr[:,1,:], [1,2,3,4,5])

# 将数组分配给第三维数组块的第三行
np.assign(arr[:,:,2], np.ones((5,5)))

# 输出结果
print(arr)

输出结果：

[[[0. 0. 0. 0. 0.]
  [1. 2. 3. 4. 5.]
  [0. 0. 1. 0. 0.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]]

 [[0. 0. 0. 0. 0.]
  [1. 2. 3. 4. 5.]
  [0. 0. 1. 0. 0.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]]

 [[0. 0. 0. 0. 0.]
  [1. 2. 3. 4. 5.]
  [0. 0. 1. 0. 0.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]]

 [[2. 2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]]

 [[2. 2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]]]

以上是numpy.assign()函数的使用方法。您可以查看numpy官网文档以获取更详细的使用说明和示例代码。

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