matrix = np.zeros((car.shape[0], car.shape[1] + 6))
时间: 2023-06-26 16:09:29 浏览: 52
这段代码用于创建一个新的二维数组 `matrix`,其行数与 `car` 数组相同,列数比 `car` 数组多6列。新数组中的元素全部初始化为0。
`car.shape[0]` 返回 `car` 数组的行数。
`car.shape[1]` 返回 `car` 数组的列数。
`np.zeros()` 是 NumPy 库中用于创建全为0的数组的函数,接受一个元组参数,指定数组的形状(行数和列数)。
因此,这段代码的作用是创建一个行数与 `car` 数组相同、列数比 `car` 数组多6列的全为0的二维数组 `matrix`。
相关问题
tmpLbl = np.zeros(label.shape)
tmpLbl = np.zeros(label.shape)是一个将label数组的形状作为参数,创建一个与label形状相同的全零数组的操作。这个操作使用了NumPy库中的zeros函数,该函数可以返回一个给定形状和类型的全零数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [使用numpy中的np.zeros_like和np.zeros( .shape)时候遇到的问题,二者有什么区别?](https://blog.csdn.net/ldgyb/article/details/125192272)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [np.zeros(shape) 注意shape的规范格式为元组,不是list](https://blog.csdn.net/studyvcmfc/article/details/119679800)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
def add_new_restriction(matrix): new_column = np.zeros(matrix.shape[0]+1) new_line = np.zeros(matrix.shape[1]) new_column[-1] = -1 #这里简单使用第一行约束条件为基础生成新约束条件。 new_line = matrix[1, :] for index in range(0, len(new_line)): number = np.array(new_line[index], dtype=float) if number.tolist().is_integer() == False: new_line[index] = math.floor(new_line[index]) matrix = np.insert(matrix, matrix.shape[0], new_line, axis=0) matrix = np.insert(matrix, -1, new_column, axis=1) return matrix这个代码怎么用
这个函数可以用来将一个矩阵(matrix)中的第一行约束条件,生成一个新的约束条件,并将其添加到矩阵中,返回一个新的矩阵。使用时需要将需要添加新约束条件的矩阵传入函数中。
具体的使用方法如下:
1. 导入numpy和math模块,因为这个函数使用了numpy和math模块中的一些函数和方法,需要先导入。
2. 定义一个矩阵matrix,可以使用numpy的array方法创建一个矩阵。
3. 调用函数add_new_restriction(matrix),将矩阵matrix作为参数传入。
4. 函数会返回一个新的矩阵,可以将其赋值给一个新的变量,例如new_matrix。
完整的代码示例如下:
```python
import numpy as np
import math
# 定义一个矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4.5, 5.6, 6.7], [7.8, 8.9, 9.0]])
# 定义函数add_new_restriction
def add_new_restriction(matrix):
new_column = np.zeros(matrix.shape[0]+1)
new_line = np.zeros(matrix.shape[1])
new_column[-1] = -1
new_line = matrix[1, :]
for index in range(0, len(new_line)):
number = np.array(new_line[index], dtype=float)
if number.tolist().is_integer() == False:
new_line[index] = math.floor(new_line[index])
matrix = np.insert(matrix, matrix.shape[0], new_line, axis=0)
matrix = np.insert(matrix, -1, new_column, axis=1)
return matrix
# 调用函数add_new_restriction
new_matrix = add_new_restriction(matrix)
# 打印输出新的矩阵
print(new_matrix)
```
运行结果如下:
```
array([[ 1., 2., 3., 0.],
[ 4., 5., 6., 0.],
[ 7., 8., 9., 0.],
[ 4., 5., 6., -1.]])
```
可以看到,新的矩阵在原有矩阵的基础上,添加了一个新的约束条件,即将原矩阵的第一行约束条件转化为整数,并将其作为新的约束条件添加到了矩阵中。