📜  如何在Python中使用 NumPy 创建一个空矩阵?

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:54:50.730000             🧑  作者: Mango

如何在Python中使用 NumPy 创建一个空矩阵?

术语空矩阵没有行也没有列。包含缺失值的矩阵至少有一行和一列,包含零的矩阵也是如此。 Numerical Python ( NumPy )为Python中的数值数组和矩阵运算提供了大量有用的特性和函数。如果你想在 NumPy 的帮助下创建一个空矩阵。我们可以使用一个函数:

  1. numpy.empty
  2. numpy.zeros

1. numpy.empty :它返回给定形状和类型的新数组,无需初始化条目。

让我们从 NumPy 中的空函数开始,考虑一个例子,你想创建一个 5 x 5 的空矩阵

示例 1:创建一个 5 列 0 行的空矩阵:

Python3
import numpy as np
  
  
x = np.empty((0, 5))
print('The value is :', x)
  
# if we check the matrix dimensions 
# using shape:
print('The shape of matrix is :', x.shape)
  
# by default the matrix type is float64
print('The type of matrix is :', x.dtype)


Python3
# import the library
import numpy as np
  
# Here 4 is the number of rows and 2 
# is the number of columns
y = np.empty((4, 2))
  
# print the matrix
print('The matrix is : \n', y)
  
# print the matrix consist of 25 random numbers
z = np.empty(25)
  
# print the matrix
print('The matrix with 25 random values:', z)


Python3
import numpy as np
x = np.zeros((7, 5))
  
# print the matrix
print('The matrix is : \n', x)
  
# check the type of matrix
x.dtype


输出:

The value is : []
The shape of matrix is : (0, 5)
The type of matrix is : float64

在这里,矩阵由 0 行和 5 列组成,这就是结果是“[]”的原因。让我们再举一个 NumPy 中空函数的例子,考虑一个例子,你想用一些随机数创建一个 4 x 2 的空矩阵。

示例 2:使用预期的维度/大小初始化一个空数组:

蟒蛇3

# import the library
import numpy as np
  
# Here 4 is the number of rows and 2 
# is the number of columns
y = np.empty((4, 2))
  
# print the matrix
print('The matrix is : \n', y)
  
# print the matrix consist of 25 random numbers
z = np.empty(25)
  
# print the matrix
print('The matrix with 25 random values:', z)

输出 :

在这里,我们定义行数和列数,以便用随机数填充矩阵。

2. numpy.zeros :它返回一个给定形状和类型的新数组,用零填充。

让我们开始使用 NumPy 中的 zeros函数,考虑一个您想要创建一个带有零的矩阵的示例。

示例:要创建 7 列 5 行的零矩阵:

蟒蛇3

import numpy as np
x = np.zeros((7, 5))
  
# print the matrix
print('The matrix is : \n', x)
  
# check the type of matrix
x.dtype

输出 :

The matrix is : 
 [[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. 0. 0. 0.]]
dtype('float64')