Python numpy.zero() 初始化矩阵实例

那就废话不多说,直接上代码吧!

new_array = np.zeros((107,4))# 共107行 每行4列 初值为0

>>> new_array = np.zeros((107,4))

>>> new_array

array([[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., 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., 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., 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.],

    [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., 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., 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., 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.],

    [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., 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., 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., 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.],

    [0., 0., 0., 0.],

    [0., 0., 0., 0.]])

以上这篇Python numpy.zero() 初始化矩阵实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 详解python中Numpy的属性与创建矩阵

    ndarray.ndim:维度 ndarray.shape:形状 ndarray.size:元素个数 ndarray.dtype:元素数据类型 ndarray.itemsize:字节大小 创建数组: a = np.array([2,23,4]) # list 1d print(a) # [2 23 4] 指定数据类型: a = np.array([2,23,4],dtype=np.int) print(a.dtype) # int 64 dtype可以指定的类型有int32,float,floa

  • Python numpy中矩阵的基本用法汇总

    Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价. 直接看一个例子: import numpy as np a = np.mat('1 3;5 7')

  • python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法

    翻译: 用法:zeros(shape, dtype=float, order='C') 返回:返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组: 参数:shape:形状 dtype:数据类型,可选参数,默认numpy.float64 dtype类型: t ,位域,如t4代表4位 b,布尔值,true or false i,整数,如i8(64位) u,无符号整数,u8(64位) f,浮点数,f8(64位) c,浮点负数, o,对象, s,a,字符串,s24 u,unicode,u24 order:可选参数

  • Python Numpy 数组的初始化和基本操作

    Python 是一种高级的,动态的,多泛型的编程语言.Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样,因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法. 一.基础: Numpy的主要数据类型是ndarray,即多维数组.它有以下几个属性: ndarray.ndim:数组的维数 ndarray.shape:数组每一维的大小 ndarray.size:数组中全部元素的数量 ndarray.dtype:数组中元素的类型(numpy.int32, numpy.int16, and num

  • Python中的Numpy矩阵操作

    Numpy 通过观察Python的自有数据类型,我们可以发现Python原生并不提供多维数组的操作,那么为了处理矩阵,就需要使用第三方提供的相关的包. NumPy 是一个非常优秀的提供矩阵操作的包.NumPy的主要目标,就是提供多维数组,从而实现矩阵操作. NumPy's main object is the homogeneous multidimensional array. It is a table of elements (usually numbers), all of the sa

  • Python numpy.zero() 初始化矩阵实例

    那就废话不多说,直接上代码吧! new_array = np.zeros((107,4))# 共107行 每行4列 初值为0 >>> new_array = np.zeros((107,4)) >>> new_array array([[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.

  • Python Numpy实现计算矩阵的均值和标准差详解

    目录 一.前言 二.详解计算均值和标准差 三.实践:CRITIC权重法计算变异系数 一.前言 CRITIC权重法是一种比熵权法和标准离差法更好的客观赋权法: 它是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重.考虑指标变异性大小的同时兼顾指标之间的相关性,并非数字越大就说明越重要,完全利用数据自身的客观属性进行科学评价. 对比强度是指同一个指标各个评价方案之间取值差距的大小,以标准差的形式来表现.标准差越大,说明波动越大,即各方案之间的取值差距越大,权重会越高: 指标之间的冲突

  • Python numpy实现数组合并实例(vstack,hstack)

    若干个数组可以沿不同的轴合合并到一起,vstack,hstack的简单用法, >>> a = np.floor(10*np.random.random((2,2))) >>> a array([[ 8., 8.], [ 0., 0.]]) >>> b = np.floor(10*np.random.random((2,2))) >>> b array([[ 1., 8.], [ 0., 4.]]) >>> np.vs

  • python numpy格式化打印的实例

    1.问题描述 在使用numpy的时候,我们经常在debug的时候将numpy数组打印下来,但是有的时候数组里面都是小数,数组又比较大,打印下来的时候非常不适合观察.这里主要讲一下如何让numpy打印的结果更加简洁 2.问题解决 这里需要使用numpy的set_printoptions函数,对应numpy源码如下所示: def set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppr

  • python numpy 显示图像阵列的实例

    每次要显示图像阵列的时候,使用自带的 matplotlib 或者cv2 都要设置一大堆东西,subplot,fig等等,突然想起 可以利用numpy 的htstack() 和 vstack() 将图片对接起来组成一张新的图片.因此写了写了下面的函数.做了部分注释,一些比较绕的地方可以自行体会. 大致流程包括: 1.输入图像列表 img_list 2.show_type : 最终的显示方式,输入为行数列数 (例如 show_type=22 ,则最终显示图片为两行两列) 3.basic_shape,

  • python numpy数组复制使用实例解析

    这篇文章主要介绍了python numpy数组复制使用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在使用python时我们经常会处理数组,有的时候是复制有的时候不是,这里也是初学者最容易误解的地方,简单讲,可以分为下面三种情况: 不是复制的情况(No Copy at All) import numpy as np a = np.arange(12) #a为一个序列 b = a #没有创建新的对象 print('a的shape为:',

  • Python numpy生成矩阵基础用法实例代码

    目录 1.numpy.array() 可以把列表转换为矩阵 2.numpy.arange() 生成一个向量 3.numpy.ones() 生成一个全是1的矩阵, 里面填入矩阵范围 4.numpy.zeros() 生成一个全是0的矩阵, 里面填入矩阵范围 5.numpy.eye()  可填入两个参数分别代表行和列,也可只填一个参数,即为方阵 6.numpy.empty() 返回一个没有经过初始化的一个矩阵 7.numpy.linspace  返回在指定的范围内确定个数的等间距的一组数的向量 补充:

  • Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例

    如下所示: import numpy as np a=np.arange(9).reshape(3,3) a Out[31]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) 矩阵的某一行 a[1] Out[32]: array([3, 4, 5]) 矩阵的某一列 a[:,1] Out[33]: array([1, 4, 7]) b=np.eye(3,3) b Out[36]: array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0.,

  • 在python Numpy中求向量和矩阵的范数实例

    np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ③axis:处理类型 axis=1表

  • python numpy 矩阵堆叠实例

    在实际操作中,遇到了矩阵堆叠的操作,本来想着自己写一个函数,后来想,应该有库函数,于是一阵找寻 import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) np.stack((a,b)) #默认行堆叠 输出: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.vstack((a, b)) 输出: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.hstack((a, b)) 输出: array([1

随机推荐