怎么创建一个零行零列的np.array

要创建一个零行零列的NumPy数组，你可以直接使用`numpy.zeros`函数，并指定所需的维度。由于题目提到的是零行零列，实际上这样的数组在NumPy中并不常见，因为一个数组至少会有一个维度。然而，如果你想创建一个长度为0的一维数组，即空数组，可以这样做：

empty_array = np.array([])

这将得到一个空的一维数组，它没有行也没有列，只有一个元素，即`array([], dtype=object)`。

如果你真的想创建一个形状为(0, 0)的二维数组，这在NumPy中实际上是不允许的，因为一个数组至少需要一个非零的维度。但在某些特殊场景下，如表示矩阵为空的情况，可以用None或特殊的标记代替，而不是实际的数组对象。

# 通常我们不会创建一个真正的(0, 0)数组，但为了演示：
empty_matrix = np.empty((0, 0), dtype=float)
print(empty_matrix)  # 输出：[]

这里得到的结果是一个空的ndarray视图，而不是一个真正意义上的数组。但是请注意，这种用法可能不是最佳实践，因为它可能导致一些困惑。

相关问题

请解释以下代码： data = np.loadtxt('data/{}.txt'.format(dataset)) n, _ = data.shape idx = np.array([i for i in range(n)], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)

这段代码用于读取一个文本文件，并生成一个稀疏矩阵，表示一个无向图的邻接矩阵。

具体解释如下：

1. `data = np.loadtxt('data/{}.txt'.format(dataset))`：读取文件，文件路径由变量`dataset`指定，将文件中的数据加载到一个 NumPy 数组 `data` 中。

2. `n, _ = data.shape`：获取 `data` 数组的形状，`n` 为数组的行数，表示节点的数量。

3. `idx = np.array([i for i in range(n)], dtype=np.int32)`：生成一个长度为 `n` 的一维数组 `idx`，其中每个元素代表一个节点的编号。

4. `idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)}`：生成一个字典 `idx_map`，用于将节点编号映射为数组 `data` 中的行索引。

5. `edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32)`：从文件中读取边的数据，将数据加载到一个 NumPy 数组 `edges_unordered` 中，每行代表一条边，每列为边的两个端点的节点编号。

6. `edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape)`：将边的节点编号转换为数组 `data` 中的行索引，生成一个二维数组 `edges`，每行代表一条边，每列为边的两个端点的行索引。

7. `adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)`：生成一个稀疏矩阵 `adj`，其中每个元素表示两个节点之间是否有边，如果有边则为 1，否则为 0。这里使用了 SciPy 中的 `coo_matrix` 函数，第一个参数是一个元组，表示每个非零元素的值和对应的行、列索引，第二个参数表示矩阵的形状，第三个参数表示数据类型。

解释indices = np.where(a[:, -1][:, np.newaxis] == np.array(b))[0]

这行代码的作用是找到二维数组a的最后一列中等于数组b中元素的所有行的索引，并将这些索引存储在一维数组indices中。

具体解释如下：

- a[:, -1]表示取二维数组a的最后一列。
- a[:, -1][:, np.newaxis]表示将最后一列转换为二维数组，以便进行比较操作。
- np.array(b)将列表b转换为numpy数组。
- a[:, -1][:, np.newaxis] == np.array(b)进行元素比较，得到一个布尔型的二维数组。
- np.where(condition)函数返回数组condition中非零元素的索引，这里的condition就是上一步得到的布尔型二维数组。
- [0]表示取返回值中的第一个数组，这个数组包含了所有符合条件的行的索引。
- 最终结果存储在一维数组indices中。