python numpy创建一个元素为K*K矩阵的数组

可以使用numpy库中的zeros函数创建一个元素为K*K的矩阵，代码如下：

import numpy as np

K = 3
matrix = np.zeros((K, K))
print(matrix)

输出结果：

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

其中，np.zeros函数接收一个元组作为参数，元组中的每个元素表示矩阵中对应维度的大小。因此，np.zeros((K, K))表示创建一个K行K列的矩阵，其中每个元素都是0。

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python numpy创建0*0空矩阵

可以使用 numpy 库中的 empty 函数来创建一个 0*0 的空矩阵，代码如下：

import numpy as np

empty_matrix = np.empty((0, 0))

print(empty_matrix)

输出结果为：

[]

注意，这个空矩阵实际上是一个一维数组，而不是一个二维矩阵。如果需要创建一个二维矩阵，可以使用 zeros 函数或 ones 函数来创建。

python numpy数组转矩阵

在 NumPy 中，可以使用 `numpy.matrix()` 函数将一个数组转化为矩阵。例如，假设有一个二维数组 `a`，可以使用下面的代码将其转化为矩阵：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
mat_a = np.matrix(a)
print(mat_a)

输出结果如下：

[[1 2]
 [3 4]]

需要注意的是，使用 `np.matrix()` 函数将数组转化为矩阵时，如果原数组是一维的，转化后会变成一个行向量或列向量，而不是一个矩阵。如果需要得到一个矩阵，可以先将一维数组转化为二维数组，然后再转化为矩阵，例如：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
a_2d = a.reshape(-1, 1) # 将一维数组转化为二维数组
mat_a = np.matrix(a_2d)
print(mat_a)

输出结果如下：

[[1]
 [2]
 [3]]