python创建空二维数组numpy并且修改元素的值

你可以使用 NumPy 库中的 `np.zeros` 函数来创建一个指定大小的全零二维数组，然后使用索引操作修改元素的值。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个 3x3 的全零二维数组
my_array = np.zeros((3, 3))

# 修改元素的值
my_array[0][0] = 1
my_array[1][1] = 2
my_array[2][2] = 3

print(my_array)

输出结果为：

[[1. 0. 0.]
 [0. 2. 0.]
 [0. 0. 3.]]

在上面的代码中，我们首先使用 `np.zeros` 函数创建了一个 3x3 的全零二维数组 `my_array`。然后，我们使用索引操作修改了数组中的三个元素的值。最后，我们打印出了修改后的数组。

相关问题

python创建二维数组numpy

要创建二维数组，可以使用numpy库。使用numpy的array函数，可以通过输入一个列表或一维数组来创建二维数组。以下是一个例子：

from numpy import *
m1 = array([arange(1,4),arange(4,7),arange(7,10),arange(10,13),arange(13,16),arange(16,19)])
print(m1)

在这个例子中，我们通过arange函数创建了六个长度为3的一维数组，并使用array函数将它们组合成了一个二维数组。输出结果如下：

[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]
 [13 14 15]
 [16 17 18]]

这样我们就成功创建了一个6行3列的二维数组。

python创建空二维数组

在Python中，可以使用多种方法创建空的二维数组。

方法一：使用列表嵌套

arr_data = [[None * 2 for _ in range(4)]

这个方法使用了列表嵌套的方式来创建一个包含4行2列的二维数组。每个元素都初始化为None。

方法二：使用numpy库

import numpy as np
arr_data = np.empty((4, 2))

这个方法使用了numpy库的empty函数来创建一个形状为4行2列的空二维数组。empty函数会分配一块指定大小的内存，并不会初始化数组元素的值。

参考文献：
严格意义上说，Python中并没有数组的概念，Python中表达一组数据有多种形式，例如list，tuple，set等数据结构都可以表达一组数，并且这组数也没有C和C中数组的同质限制，这些数可以是任何一种数据类型。
方法一：

import numpy as np
arr_data = [None]*4
for i in range(len(arr_data)):
    arr_data[i = [0]*2
    for j in range(len(arr_data[i])):
        arr_data[i][j = [0]*3
array_data = np.array(arr_data)
print(array_data.shape)
print(array_data)

方法二：

import numpy as np
arr = np.zeros((2,3), dtype=np.float64)
print(arr)

#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python如何创建二维数组和初始化](https://blog.csdn.net/oJinGangZuan/article/details/126870747)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python学习之创建空数组](https://blog.csdn.net/weixin_42580662/article/details/127881599)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]