用一维物体进行像机标定Camera Calibration with One-Dimensional Objects Camera calibration has been studied extensively in computer vision and photogrammetry and the proposed techniques in the literature include those using 3D apparatus (two or three planes orth
Python中初始化一个5 x 3每项为0的数组，最好方法是：
multilist = [[0 for col in range(5)] for row in range(3)]我们知道，为了初始化一个一维数组，我们可以这样做：
alist = [0] * 5没错，那我们初始化一个二维数组时，是否可以这样做呢：
multi = [[0] * 5] * 3其实，这样做是不对的，因为[0] * 5是一个一维数组的对象，* 3的话只是把对象的引用复制了3次，比如，我修改multi[0][0]：
mul
问题
定义一个int型的一维数组，包含10个元素，分别赋值为1~10， 然后将数组中的元素都向前移一个位置，
即，a[0]=a[1],a[1]=a[2],…最后一个元素的值是原来第一个元素的值，然后输出这个数组。
解决(Python)
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
def ahead_one():
a = [i for i in range(10)]
b = a.pop(0)
a.append(b)
return a
if __name
题目：
在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
思路：
遍历每一行，查找该元素是否在该行之中。
解答
方法一
class Solution:
def Find(self, target, array):
for line in array:
if target in line:
在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否有该整数。
方法一：
#时间复杂度 O(mn)
class Solution:
def find(self, target, array):
for i in range(len(array)):
for j in range(len(array[i])):
本文实例讲述了python实现把二维列表变为一维列表的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
c = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
1.用列表推导式
>>> [n for a in c for n in a ]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2.用嵌套循环展开
>>> result=[]
>>> for a in c:
for n in a:
result.append(n)
以三维数组为例
先申请1个一维数组空间：
mat = [None]*d1
d1是第一维的长度。
再把mat中每个元素扩展为第二维的长度：
for i in range(len(mat)):
mat[i][j] = [None]*d2
类似的，把mat中每个元素扩展为第三维的大小：
for i in range(len(mat)):
for j in range(len(mat[0]):
mat[i][j] = [None]*d3
以上是创建的“数组”其实是list类，不是
for splitValue in set(dataset[:, featureIndex].tolist()):
首先set是一个无序，无重复的数据结构，所以很多时候使用它来进行去重；但是set接收的函数是原生array，这个怎么办？我现在有的numpy里面的matrix；于是我查了一下，直接使用matrix.tolist()，但是发现返回值有问题：
import os
os.chdir(D:\\galaxy\\aliyunsvn\\code\\MLInAction\\dataset)
da
以下的例子，将32×32的二维矩阵，装换成1×1024的向量
def image2vector (filename):
returnVect=zeros((1,1024))
f=open(filename)
for i in range (32):
lineStr =fr.readline()
for j in range (32):
returnVect[0,32*i*j]=int(lineStr[j])
return returnVect
以上这篇Numpy 将二维图像矩
如下所示：
def trans_data_to_pair(self,data,index):
contents=[
data[i:i+index]
for i in range(0,len(data),index)
]
print(contents)
return contents
经过漫长研究，终于让我弄出来了，记录一下，这样短短的一行代码让我研究好几个小时，气死了
习惯了使用Java，用Python编程，感觉很别扭，加油吧，革命尚未成
