疑问

亦又

corr = np.corrcoef(estimated_concentrations, observed_concentrations)[0, 1]这个最后的[0,1]的提取元素是不是有语法错误？@FishC

FishC

不，这里的[0, 1]是正确的语法。np.corrcoef()函数返回一个相关系数矩阵，其中包含了每对变量之间的相关性。在这个矩阵中，[0, 1]表示第一行第二列的元素，也就是estimated_concentrations和observed_concentrations之间的相关系数。

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亦又

corr = np.corrcoef(estimated_concentrations, observed_concentrations)[0, 1]这个最后的[0,1]的提取元素没有有语法错误
如果t = [[1, 1, 0], [1, 2, 0]]
t[0,1]为什么会报错？@FishC

FishC

亦又 发表于 2024-05-14 21:39
corr = np.corrcoef(estimated_concentrations, obser ...

t[0, 1]报错的原因是因为t是一个列表（list），而不是一个二维数组（numpy中的ndarray）。在列表中使用索引时，需要使用方括号[]进行索引，而不是中括号()。所以正确的写法应该是t[0][1]。以下是一个例子：

1. t = [[1, 1, 0], [1, 2, 0]]
   
2. print(t[0][1])  # 输出结果为1

复制代码

在这个例子中，t表示一个包含两个子列表的列表。要访问子列表中的元素，需要用第一个索引选择子列表，然后用第二个索引选择子列表中的元素。所以t[0][1]表示访问t列表中的第一个子列表的第二个元素，即1。

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亦又

什么是（numpy中的ndarray）二维数组？
其与二维列表的有什么区别？@FishC

FishC

亦又 发表于 2024-05-14 21:44
什么是（numpy中的ndarray）二维数组？
其与二维列表 ...

numpy中的ndarray是一个多维数组对象，其中最常见的就是二维数组。二维数组由行和列组成，类似于一个表格或者矩阵。

与二维列表相比，二维数组有以下几个区别：

1. 数据类型：二维数组中的元素必须具有相同的数据类型，而二维列表可以包含不同类型的元素。

2. 内存占用：由于二维数组中的元素类型一致，所以可以使用连续的内存块来存储，因此二维数组的内存占用较小，操作速度较快。而二维列表中的元素类型可以不同，每个元素可能占用不同大小的内存，所以它的内存占用较大，操作速度较慢。

3. 数学运算：numpy库提供了丰富的数学函数和运算符，可以对整个二维数组进行高效的数值计算，如矩阵乘法、对角线提取等。而二维列表则需要通过迭代器来进行遍历和计算。

这是一个创建二维数组的例子：

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. # 创建一个二维数组
   
4. arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
   
5. 
   
6. print(arr)
   
7. print(type(arr))
   
8. print(arr.shape)

复制代码

输出结果：

1. [[1 2 3]
   
2. [4 5 6]]
   
3. <class 'numpy.ndarray'>
   
4. (2, 3)

复制代码

在上面的代码中，我们使用np.array()函数创建了一个二维数组，并打印了数组的内容、类型和形状。

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isdkz

首先传入的索引不对抛出的错误并不是语法错误，而是类型错误

>>> t = [[1, 1, 0], [1, 2, 0]]
>>> t[0, 1]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

至于对象能接收什么样的索引是由 __getitem__ 方法决定的，

例子：

>>> class List(list):
...     def __getitem__(self, y):
...         if isinstance(y, int) or isinstance(y, slice):
...             return super().__getitem__(y)
...         elif isinstance(y, tuple) or isinstance(y, list):
...             return [self[i] for i in y]
...         else:
...             raise TypeError(f"List indices must be integers or slices or tuple or list, not {type(y)}")
...
>>> t = List([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> t
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> t[1]
2
>>> t[1: 4]
[2, 3, 4]
>>> t[1, 4]
[2, 5]
>>> t[{1, 2}]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 8, in __getitem__
TypeError: List indices must be integers or slices or tuple or list, not <class 'set'>
>>>