python生成二维数组
时间: 2023-07-25 18:36:04 浏览: 51
生成一个 $m$ 行 $n$ 列的二维数组可以使用以下代码:
```python
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:
```python
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]]
```
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```python
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()
```
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```python
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)
# 计算梯度大小和方向
magnitude = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
angle = np.arctan2(dy, dx)
# 绘制梯度彩色图
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(arr, cmap='gray')
q = ax.quiver(angle, magnitude, angles='xy', scale_units='xy', scale=1, units='xy', color='r')
plt.colorbar(im)
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`np.sqrt()`函数和`np.arctan2()`函数计算出梯度的大小和方向。接下来,使用`imshow()`函数将二维数组绘制成灰度图,`quiver()`函数将梯度的大小和方向绘制成箭头。`colorbar()`函数用于添加一个颜色条,以便更好地理解梯度的大小。