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python使用numpy创建空的二维数组

时间: 2023-06-01 16:07:36 浏览: 450

可以使用numpy库中的zeros函数创建一个指定大小的全为0的二维数组，例如： ```python import numpy as np arr = np.zeros((3, 4)) print(arr) ``` 输出： ``` array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]]) ```

python使用numpy库比较二维数组内每一个维度索引值对应值是否相等

可以使用numpy库中的allclose函数来比较两个二维数组内每一个维度索引值对应值是否相等。该函数的用法如下： ```python import numpy as np # 生成两个二维数组 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[1, 2], [3, 5]]) # 比较两个数组内每一个维度索引值对应值是否相等 result = np.allclose(a, b) print(result) # 输出False ``` 上述代码中，我们首先导入了numpy库，并生成了两个二维数组a和b。然后，我们使用numpy库中的allclose函数来比较两个数组内每一个维度索引值对应值是否相等，并将结果保存到result变量中。最后，我们输出了result变量的值，即False。如果两个数组内每一个维度索引值对应值都相等，则allclose函数返回True；否则返回False。

python使用 Numpy 创建一个多维数组

可以使用 Numpy 中的 ndarray 类来创建多维数组。以下是一个简单的例子： ```python import numpy as np # 创建一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr) # 创建一个三维数组 arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) print(arr) ``` 输出： ``` [[1 2 3] [4 5 6]] [[[1 2] [3 4]] [[5 6] [7 8]]] ``` 在这个例子中，我们使用 `np.array()` 函数创建了一个二维数组和一个三维数组。你可以使用这个函数创建任意维数的数组。

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