空白背景np.array
时间: 2023-07-10 09:36:00 浏览: 27
这个问题不太清楚,你能否提供更多的信息或上下文?如果你要创建一个空白背景的 Numpy 数组,你可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个 3x3 的空白背景数组
background = np.zeros((3, 3))
```
这将创建一个 3x3 的 Numpy 数组,其中所有的元素都被初始化为 0。如果你需要不同的背景颜色,可以替换 `np.zeros` 中的函数,例如 `np.ones` 或 `np.full`,并设置不同的值。
相关问题
np.array[np.array]
`np.array[np.array]` 表示的是一个二维的 NumPy 数组,其中每个元素也是一个 NumPy 数组。可以看作是一个由 NumPy 数组构成的矩阵。可以通过索引方式来获取其中的元素,例如 `array` 表示获取矩阵中第一行第二列的元素。
需要注意的是,要使用 `np.array` 创建二维数组,需要提供一个二维列表,例如 `np.array([[1, 2], [3, 4]])` 表示创建一个 2x2 的数组。同时,NumPy 还提供了许多对于二维数组的操作和函数,例如可以使用 `np.transpose` 函数来对矩阵进行转置,使用 `np.dot` 函数进行矩阵乘法等。
np.asarray和np.array区别
np.asarray和np.array都可以将结构数据转换为ndarray类型,但它们之间有一些区别[^1][^2]。
主要区别如下:
1. 当数据源是ndarray时,np.array会创建一个新的副本,占用新的内存空间,而np.asarray不会创建副本,它会共享原始数据的内存。
2. 当数据源是其他可迭代对象(如列表)时,np.array会将其转换为ndarray类型,并创建一个新的副本,而np.asarray也会将其转换为ndarray类型,但不会创建副本,它会共享原始数据的内存。
下面是两个例子来演示np.asarray和np.array的区别:
1. 当数据源是ndarray时,np.array会创建一个新的副本:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array(a)
a[0] = 100
print(a) # 输出:[100 2 3]
print(b) # 输出:[1 2 3]
```
2. 当数据源是其他可迭代对象(如列表)时,np.array会创建一个新的副本,而np.asarray不会创建副本:
```python
import numpy as np
a = [1, 2, 3]
b = np.array(a)
c = np.asarray(a)
a[0] = 100
print(a) # 输出:[100, 2, 3]
print(b) # 输出:[1 2 3]
print(c) # 输出:[100 2 3]
```