python生成二维数组

生成一个 $m$ 行 $n$ 列的二维数组可以使用以下代码：

m = 3
n = 4
arr = [[0]*n for _ in range(m)]
print(arr)

以上代码将会生成一个 $3 \times 4$ 的二维数组，输出如下：

[[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]

你也可以在初始化时赋初值，例如：

m = 2
n = 3
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
print(arr)

以上代码将会生成一个 $2 \times 3$ 的二维数组，输出如下：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

相关问题

Python生成二维数组并循环读入数据

在Python中，生成二维数组并循环读入数据可以通过多种方法实现。以下是几种常见的方法：

### 方法一：使用嵌套列表生成二维数组

# 生成一个3行4列的二维数组
rows, cols = 3, 4
two_d_array = [[0 for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]

# 循环读入数据
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        two_d_array[i][j] = int(input(f"请输入第{i+1}行第{j+1}列的元素: "))

# 打印二维数组
for row in two_d_array:
    print(row)

### 方法二：使用列表推导式生成二维数组

# 生成一个3行4列的二维数组
rows, cols = 3, 4
two_d_array = [[int(input(f"请输入第{i+1}行第{j+1}列的元素: ")) for j in range(cols)] for i in range(rows)]

# 打印二维数组
for row in two_d_array:
    print(row)

### 方法三：使用NumPy库生成二维数组

import numpy as np

# 生成一个3行4列的二维数组
rows, cols = 3, 4
two_d_array = np.zeros((rows, cols), dtype=int)

# 循环读入数据
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        two_d_array[i][j] = int(input(f"请输入第{i+1}行第{j+1}列的元素: "))

# 打印二维数组
print(two_d_array)

以上方法展示了如何在Python中生成二维数组并循环读入数据。根据具体需求，可以选择适合的方法进行实现。

用python生成二维数组梯度图

可以使用Python中的matplotlib库中的`imshow()`函数来生成二维数组的梯度图。

假设我们有一个二维数组`arr`，我们可以使用以下代码生成梯度图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义二维数组
arr = np.random.rand(10, 10)

# 计算x和y方向的梯度
dx, dy = np.gradient(arr)

# 绘制梯度图
plt.imshow(np.sqrt(dx**2 + dy**2), cmap='gray')
plt.colorbar()
plt.show()

这里使用`np.gradient()`函数计算出`arr`数组在x和y方向上的梯度，然后使用`imshow()`函数将梯度的平方和开方后的结果绘制为灰度图。`colorbar()`函数用于添加一个颜色条，以便更好地理解梯度的大小。