logo

Jak utworzyć pustą macierz za pomocą NumPy w Pythonie?

Termin pusta matryca nie ma wierszy ani kolumn. Macierz zawierająca brakujące wartości ma co najmniej jeden wiersz i kolumnę, podobnie jak macierz zawierająca zera. Numeryczny Python ( NumPy ) zapewnia mnóstwo przydatnych funkcji i funkcji do operacji na tablicach numerycznych i macierzach w Pythonie. Jeśli chcesz utworzyć pustą macierz za pomocą NumPy. Możemy skorzystać z funkcji:

    numpy.empty numpy.zeros

1. numpy.empty : Zwraca nową tablicę o zadanym kształcie i typie, bez inicjowania wpisów.

Składnia: numpy.empty(kształt, dtype=float, zamówienie=’C’)



Parametry:

  • kształt :int lub krotka int, czyli kształt tablicy (5,6) lub 5.
  • dtype typ danych, opcjonalny, tj. żądany typ danych wyjściowych dla tablicy, np. numpy.int8. Wartość domyślna to umpy.float64.
  • kolejność{„C”, „F”}, opcjonalna, domyślna: „C”, tj. czy przechowywać w pamięci dane wielowymiarowe w kolejności głównych wierszy (w stylu C) czy w kolejności głównych kolumn (w stylu Fortrana).

Zacznijmy od pustej funkcji w NumPy, biorąc pod uwagę przykład, w którym chcesz utworzyć pustą macierz 5 x 5

Przykład 1: Aby utworzyć pustą macierz składającą się z 5 kolumn i 0 wierszy:

Python3


Podstawowe informacje o kompilacji Ubuntu



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)>

>

>

Wyjście:

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

Tutaj macierz składa się z 0 wierszy i 5 kolumn, dlatego wynikiem jest „[ ]”. Weźmy inny przykład pustej funkcji w NumPy, biorąc pod uwagę przykład, w którym chcesz utworzyć pustą macierz 4 x 2 z kilkoma liczbami losowymi.

Przykład 2: Inicjowanie pustej tablicy przy użyciu oczekiwanych wymiarów/rozmiaru:

Python3


edukacja shloka mehta



# 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 : '>, y)> > # print the matrix consist of 25 random numbers> z>=> np.empty(>25>)> > # print the matrix> print>(>'The matrix with 25 random values:'>, z)>

>

uzyskać połączenie
>

Wyjście :

Macierz to:
[[1.41200958e-316 3.99539825e-306]
[3.38460865e+125 1.06264595e+248]
[1.33360465e+241 6.76067859e-311]
[1.80734135e+185 6.47273003e+170]]

Macierz z 25 losowymi wartościami: [1.28430744e-316 8.00386346e-322 0.00000000e+000 0.00000000e+000
0,00000000e+000 1,16095484e-028 5,28595592e-085 1,04316726e-076
1,75300433e+243 3,15476290e+180 2,45128397e+198 9,25608172e+135
4.73517493e-120 2.16209963e+233 3.99255547e+252 1.03819288e-028
2.16209973e+233 7.35874688e+223 2.34783498e+251 4.52287158e+217
8,78424170e+247 4,62381317e+252 1,47278596e+179 9,08367237e+223
1.16466228e-028]

Tutaj definiujemy liczbę wierszy i kolumn, aby macierz została wypełniona liczbami losowymi.

2. numpy.zeros : Zwraca nową tablicę o zadanym kształcie i typie, wypełnioną zerami.

Składnia: numpy.zeros(kształt, dtype=float, zamówienie=’C’)

Parametry:

  • kształt: int lub krotka int, tj. kształt tablicy (5,6) lub 5.
  • dtype typ danych, opcjonalny, tj. żądany typ danych wyjściowych dla tablicy, np. numpy.int8. Wartość domyślna to numpy.float64.
  • kolejność{„C”, „F”}, opcjonalna, domyślna: „C”, tj. czy przechowywać w pamięci wielowymiarowe dane w kolejności głównych wierszy (w stylu C) czy w kolejności głównych kolumn (w stylu Fortrana).

Zacznijmy od funkcji zer w NumPy, biorąc pod uwagę przykład, w którym chcesz utworzyć macierz z zerami.

Przykład: Aby utworzyć macierz zerową składającą się z 7 kolumn i 5 wierszy:

Python3


pochodne cząstkowe w lateksie



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

>

>

Wyjście :

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')>