python中numpy创建空的二维数组

使用numpy库可以很方便地创建二维数组。可以使用numpy的array函数来创建二维数组，例如：

import numpy as np

# 创建一个2x3的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr)

输出结果为：

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

其中，`np.array()`函数的参数是一个列表，列表中的每个元素也是一个列表，表示二维数组的每一行。在这个例子中，`[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]`表示一个2行3列的二维数组。

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python使用numpy创建空的二维数组

可以使用numpy库中的zeros函数创建一个指定大小的全为0的二维数组，例如：

import numpy as np

arr = np.zeros((3, 4))
print(arr)

输出：

array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

python使用numpy库比较二维数组内每一个维度索引值对应值是否相等

可以使用numpy库中的allclose函数来比较两个二维数组内每一个维度索引值对应值是否相等。该函数的用法如下：

import numpy as np

# 生成两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[1, 2], [3, 5]])

# 比较两个数组内每一个维度索引值对应值是否相等
result = np.allclose(a, b)

print(result)  # 输出False

上述代码中，我们首先导入了numpy库，并生成了两个二维数组a和b。然后，我们使用numpy库中的allclose函数来比较两个数组内每一个维度索引值对应值是否相等，并将结果保存到result变量中。最后，我们输出了result变量的值，即False。

如果两个数组内每一个维度索引值对应值都相等，则allclose函数返回True；否则返回False。