numpy初始化一个二维数组
时间: 2023-10-22 08:08:06 浏览: 58
可以使用numpy库中的np.array()函数初始化一个二维数组。
例如,初始化一个2行3列的二维数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
```
输出结果:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
相关问题
构造函数初始化二维数组
要构造函数初始化一个二维数组,可以使用numpy包中的ones函数或zeros函数。
如果想要将二维数组的所有元素初始化为1,可以使用ones函数。例如,要构造一个3行4列的二维数组,可以使用以下代码:m = 3 n = 4 mat = np.ones((m, n)) print(mat)。
如果想要将二维数组的所有元素初始化为0,可以使用zeros函数。例如,要构造一个3行4列的二维数组,可以使用以下代码:m = 3 n = 4 mat = np.zeros((m, n)) print(mat)。
此外,如果你想要使用嵌套列表来初始化二维数组,可以按照以下格式构建列表:L = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]。通过使用这个嵌套列表,你可以创建一个2行3列的二维数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python如何创建二维数组和初始化](https://blog.csdn.net/oJinGangZuan/article/details/126870747)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
numba加速代码,并且函数用numpy初始化一个空列表,在列表里存放二维数组
以下是一个例子,使用numba加速代码并初始化一个空列表,该列表存储二维数组:
```python
import numpy as np
from numba import jit
# 使用numba加速函数
@jit(nopython=True)
def my_func(n):
# 初始化一个空列表
arr_list = []
# 循环n次
for i in range(n):
# 创建一个随机的二维数组
arr = np.random.rand(3, 3)
# 将该数组添加到列表中
arr_list.append(arr)
# 返回列表
return arr_list
# 调用函数
result = my_func(10)
# 打印结果
print(result)
```
在此示例中,我们使用`@jit`装饰器将函数`my_func`转换为numba加速函数。该函数接受一个整数参数`n`,并初始化一个空列表`arr_list`。然后,它循环n次,每次创建一个随机的3x3二维数组,并将其添加到列表中。最后,它返回该列表。
在调用函数后,我们将结果存储在`result`变量中,并打印该变量。结果应该是一个包含10个随机3x3二维数组的列表。