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>> > matrix = [ [ 0 ] * col for i in range ( row ) ] >> > matrix [ [ 0 , 0 , 0 , 0 ] , [ 0 , 0 , 0 , 0 ] , [ 0 , 0 , 0 , 0 ] ] >> > matrix1 = [ [ 0 for j in range ( col ) ] for i in range ( row ) ] >> > matrix1 [ [ 0 , 0 , 0 , 0 ] , [ 0 , 0 , 0 , 0 ] , [ 0 , 0 , 0 , 0 ] ]

二、利用numpy初始化

>>> import numpy as np
>>> row = 3
>>> col = 4
>>> matrix = np.zeros((row,col))
>>> matrix
array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])
# (height, width) 和 (row,col)是等价的

附上获取矩阵的维度:

>>> len(matrix)       # 获取行数
>>> len(matrix[0])    # 获取列数
                                    0矩阵(Zero Matrix)是一个所有元素都为0的矩阵。它的行数和列数可以是任意值,也可以是一个行向量或列向量。本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型,只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT,应该选择拥抱而不是抗拒,未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是。
                                    new_array = np.zeros((107,4))# 共107行 每行4列 初值为0>>> new_array = np.zeros((107,4))>>> new_arrayarray([[0., 0., 0., 0.],       [0., 0., 0., 0.],       [0., 0., 0., 0.],       [0., 0., 0....
                                    ndarry对象实质上就可以理解为矩阵矩阵是咱们作运算的基本单位,所以其初始化、属性调整、属性获取、基本操作都是高频使用的。
虽然是高频使用的,但有时候,莫名地就忘了格式,或者忘了还有这个操作,所以有必要写一篇博文把“Numpy库的ndarry对象初始化、属性调整、属性获取、基本操作”的示例代码进行个积累汇总,以便自己Coding时取用。
1 直接赋值初始化
示例代码如下:
A = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
              [6, 7, 8, 9, 10],
                                    python  -  NumPy数组初始化(填充相同的值)我需要创建一个长度为zeros的NumPy数组,其中每个元素都是ones。还有什么比:a = empty(n)for i in range(n):a[i] = v我知道zeros和ones适用于v = 0,1。我可以使用v * ones(n),但是当v是None时它不会工作,而且也会慢得多。max asked 2019-04-13T03:1...
                                    在本文中,我们将学习如何在Python 3.x中使用二维列表初始化矩阵。或更早。让我们看一下初始化python语言提供的矩阵的直观方法。在这里,我们利用列表理解。我们初始化内部列表,然后使用列表理解扩展到多行。示例#inputthenumberofrowsN=3#inputthenumberofcolumnsM=3#initializingthematrixre...
                                    做机器学习实验K-means时,我想把每个聚类(cluster)当成每个元素放入np.array中,而每个聚类是一个矩阵矩阵的行数是该类样本点的个数,矩阵的列数是每一个样本点的特征数(即维度)。
***我希望得到的***clusters大概是这样的:
于是我在写程序时先初始化一个三维数组clusters,第一维代表聚类的个数,第二类代表每一类的样本点个数,第三类代表每个点的特征个数。
最初,我...