numpy创建一个二维数组,其中边界值为一其余值为零
时间: 2024-09-30 11:10:59 浏览: 23
在NumPy中,你可以使用`numpy.zeros()`函数来创建一个全零的二维数组,然后通过指定形状来调整大小。如果你想让边界值为1,可以先创建一个边界值为1的等大矩阵,再利用条件索引来将内部元素设置为0。例如:
```python
import numpy as np
# 定义数组的行数和列数
rows = 5
cols = 4
# 创建全零的二维数组
arr_zeros = np.zeros((rows, cols))
# 将第一行和最后一行,以及第一列和最后一列的边界值设为1
arr_boundaries = arr_zeros.copy()
arr_boundaries[0, :] = 1
arr_boundaries[-1, :] = 1
arr_boundaries[:, 0] = 1
arr_boundaries[:, -1] = 1
# 将内部元素设为0
arr_internal_zeros = np.where(np.ones_like(arr_boundaries) != 1, 0, arr_boundaries)
print(arr_internal_zeros)
```
执行上述代码后,你将会得到一个二维数组,它的边缘是一,内部是零。
相关问题
在numpy,创建一个二维数组,其中,边界值为1,其余值为0
可以使用numpy库中的zeros函数创建一个全是0的数组,然后再将边界值设置为1即可。这里给出一个创建3x3的二维数组的示例代码:
```python
import numpy as np
arr = np.zeros((3, 3))
arr[[0, -1], :] = 1
arr[:, [0, -1]] = 1
print(arr)
```
输出结果为:
```
array([[1., 1., 1.],
[1., 0., 1.],
[1., 1., 1.]])
```
可以看到,这个二维数组中,第一行、最后一行、第一列和最后一列的元素都是1,其他元素都是0。如果需要创建其他大小的二维数组,只需要修改zeros函数中的参数即可。
1.创建一个边界值为1而内部都是0的数组,图例如下: [提示:]解此题可以先把所有值都设置为1,这是大正方形;其次,把边界除外小正方形全部设置为0。本题用到numpy的切片原理。多维数组同样遵循x[start:stop:step]的原理。
你可以使用Python的numpy库来创建这样一个二维数组。首先,导入numpy库,然后定义数组的形状(假设是m x n的矩阵)。接着,创建全为1的数组,然后对每一行和每一列的第一个和最后一个元素设置为0,也就是边界值。这里是一个示例代码:
```python
import numpy as np
def create_array(m, n):
# 创建全为1的大正方形
full_square = np.ones((m, n), dtype=int)
# 将第一行和最后一行的所有元素设置为0
full_square[0, :] = 0
full_square[-1, :] = 0
# 将第一列和最后一列的所有元素设置为0
full_square[:, 0] = 0
full_square[:, -1] = 0
return full_square
# 使用示例
matrix_shape = (5, 4) # 可以为任意大小
result = create_array(*matrix_shape)
print(result)
```
运行上述代码,你会得到一个边界为1,内部为0的数组。