Numpy tom matrise

Python tilbyr brukerne en rekke funksjoner. Python -biblioteket har en numpy tom matrisefunksjon for å fungere med matriser. Det brukes til å generere en helt ny, tom matrise i samsvar med brukerinstruksjoner, som innebærer å bruke matriserens datatype og skjema uten å initialisere elementene. Vi vil snakke om Python Numpy tom rekke, spesielt hvordan du bygger et tomt utvalg med Python Numpy. Vi vil også gi deg noen eksempelprogrammer som lager og håndterer numpy matriser og relaterte operasjoner.

Hva er en numpy tom matrise?

Uten å initialisere oppføringer, kan Python Numpy Empty () Array -funksjonen brukes til å bygge et nytt utvalg av de spesifiserte formene og typene. Denne funksjonen godtar tre innganger, og ved å gi disse parametrene, kan vi spesifisere den aktuelle datatypen og ordren. I dette innlegget vil vi gå gjennom Numpy.tom (syntaks) og bruk, som returnerer en rekke uinitialiserte data med den spesifiserte formen, rekkefølgen og datatypen. Objektmatriser vil starte med en verdi av ingen.

Syntaks av numpy tom matrise

Følgende er hele syntaks for bruk av denne funksjonen:

Følgende parametere finnes i syntaks. Hver av disse parametrene har en funksjon.

Parameternavn	Beskrivelse
Form	Den beskriver den tomme matriseringsform. Det kan være en individuell heltall eller en tuple.
dtype	Datatypen for matriseelementene bestemmes av denne valgfrie parameteren. Dette er numpy.Float64 som standard.
rekkefølge	Den flerdimensjonale datalagringsmetoden er spesifisert av denne valgfrie parameteren. Den har alternativene 'C' og 'F'.
som	Det er en valgbasert parameter. Det er et referanseobjekt som muliggjør oppretting av matriser som ikke er numpy-kompatible.

Ndarray av en rekke uinitialiserte data med den spesifiserte skjemaet, ordren og datatypen returneres av Numpy.tom () metode.

Deretter vil vi gi deg noen eksempelprogrammer som utdyper det nevnte emnet i detalj.

Eksempel 1:

La oss se på et eksempel for å se hvordan en numpy tom matrise implementeres. Det er to metoder for å sjekke en numpy tom rekke. Array -funksjonen til Numpy Zero brukes i den første, og den tomme matrisefunksjonen brukes i den andre. Vi vil diskutere bruken av Numpy Empty Array -funksjonen i dette eksemplet.

Koden for å implementere en tom tom metode vises nedenfor. Å ha en tom funksjon garanterer imidlertid ikke at matriseverdiene vil være 0. Den enkle numpy tomme matrisen implementeres i den gitte koden. Det returnerer alltid uinitialiserte elementer med gitt form og datatype. Skjermbildet til koden vises her.

Importer numpy
new_arr = numpy.tom (4)
trykk (new_arr)

Når du kjører koden, kan du se utdataene nedenfor.

Numpy.Array () -metode kan brukes til å konstruere en tom matrise ved å bare sende en tom liste til den.

Importer numpy
new_list = []
new_arr = numpy.Array (new_list)
trykk (new_arr)

Nedenfor er resultatet som du kan se en tom matrise.

La oss diskutere den andre tilnærmingen, som er Numpy Zero's matrisefunksjon.

Eksempel 2:

Her har vi implementert en Numpy Zero Array -funksjon. De samme parametrene er til stede i Numpy.Zeros () metode også. Dette er orden, form og dtype.

I kodebildet er det gitt matriseformen som er [3,3]. Det betyr 3 rader og 3 kolonner. Datatypen er int.

Importer numpy
arr_one = numpy.Zeros ([3,3], dtype = 'int')
trykk (arr_one)

Her kan du se en rekke 3 rader og 3 kolonner.

Eksempel 3:

Her, 'dtype' float -argumentet fra Numpy.tom funksjon brukes. Du kan se i koden at vi har definert formen og datatypen til den tomme matrisen, noe som betyr at vi kan erklære begge i eksemplet. Her kan du se at utvalget av 3 rader og 3 kolonner kommer til å bli generert bestående av flyteverdier.

Importer numpy
en = numpy.tom ([3, 3], dtype = float)
trykk (en)

Bruk følgende bilde for å forstå resultatet av den nevnte erklæringen.

Eksempel 4:

I dette eksemplet vil vi bruke ordreparameteren til 'C' -funksjonen, som er for rad-major-form i C-stilen. Numpy funksjoner importeres og brukes. Med en tom numpy funksjon erklærte vi variabelen 'ARR2'. I dette tilfellet passerte vi funksjonsformen, datatypen og bestillingen. Til slutt prøver vi å skrive ut variabelenes verdi.

Importer numpy
arr2 = numpy.tom ([4, 4], dtype = float, ordre = 'c')
trykk (ARR2)

I dette tilfellet ble ordren gitt til funksjonen. Bruk skjermbildet nedenfor for å demonstrere resultatet av den nevnte koden.

Eksempel 5:

I dette eksemplet har vi bare endret matrisens ordre som er 'F' i dette tilfellet. Den gjenværende koden er identisk med den ovenfor. Bruk følgende bilde for å illustrere resultatet av den nevnte koden:

Importer numpy
arr2 = numpy.tom ([4, 4], dtype = float, ordre = 'f')
trykk (ARR2)

Her er resultatet:

Eksempel 6:

I dette eksemplet er det dannet en tom endimensjonal matrise. Bare i dette tilfellet bruker vi en enkelt parameterform. Bruk det vedlagte kodebildet for å illustrere resultatet av ovennevnte kode.

Importer numpy
ONED_ARR = NUMPY.tom (form = 2)
print (Oneed_arr)

Utfallet er vedlagt her:

Det samme eksemplet kan kjøres uten noen parametere. At resultatet er tomt selv om vi ganske enkelt passerer formstørrelsen (som er 4 i dette tilfellet) som en parameter indikerer at Python tillater oss å oppnå dette. Kodebildet er vedlagt her for din bedre forståelse.

Importer numpy
ONED_ARR = NUMPY.tom (4)
print (Oneed_arr)

Her kan du se utdataene:

Eksempel 7:

Dette eksemplet handler om den todimensjonale tomme numpy matrisen. Numpy funksjoner importeres og brukes . Med en tom numpy funksjon erklærte vi variabelen 'TWOD_ARR', og vi passerte funksjonsformen og datatypen. Til slutt prøver vi å skrive ut variabelenes verdi.

Importer numpy
twod_arr = numpy.tom (form = [3,4], dtype = int)
print (twod_arr)

Her kan du se at 3 rader og 4 kolonner -matrise vises.

Konklusjon

Du har lært den grunnleggende syntaks for numpy tomme matriser fra den nevnte artikkelen. I tillegg oppdaget vi hvordan vi bruker nulens funksjon og andre eksempel tomme matriser for å implementere dem i Python. Dette innlegget har vist oss hvordan vi skal jobbe med Numpy tomme matriser i Python.