Python에서 NumPy를 사용하여 빈 행렬을 만드는 방법은 무엇입니까?
용어 빈 행렬 행도 없고 열도 없습니다. 누락된 값이 포함된 행렬에는 0이 포함된 행렬과 마찬가지로 행과 열이 하나 이상 있습니다. 숫자 파이썬( 넘파이 ) Python의 숫자형 배열 및 행렬 연산에 유용한 기능을 풍부하게 제공합니다. NumPy의 도움으로 빈 행렬을 만들고 싶다면. 다음과 같은 함수를 사용할 수 있습니다.
- numpy.empty numpy.zeros
1. numpy.empty : 항목을 초기화하지 않고 지정된 모양과 유형의 새 배열을 반환합니다.
구문: numpy.empty(shape, dtype=float, order='C')
매개변수:
- Shape :int 또는 int의 튜플, 즉 배열(5,6) 또는 5의 모양입니다.
- dtype 데이터 유형, 선택 사항, 즉 배열에 대해 원하는 출력 데이터 유형(예: numpy.int8). 기본값은numpy.float64입니다.
- order{'C', 'F'}, 선택 사항, 기본값: 'C' 즉, 다차원 데이터를 메모리에 행 중심(C 스타일) 또는 열 중심(Fortran 스타일) 순서로 저장할지 여부입니다.
빈 행렬 5 x 5를 생성하려는 예를 고려하여 NumPy에서 빈 함수로 시작해 보겠습니다.
예시 1: 5개 열과 0개 행으로 구성된 빈 행렬을 만들려면 다음을 수행하세요.
파이썬3
import> numpy as np> > > x> => np.empty((> 0> ,> 5> ))> print> (> 'The value is :'> , x)> > # if we check the matrix dimensions> # using shape:> print> (> 'The shape of matrix is :'> , x.shape)> > # by default the matrix type is float64> print> (> 'The type of matrix is :'> , x.dtype)> |
산출:
The value is : [] The shape of matrix is : (0, 5) The type of matrix is : float64
여기서 행렬은 0개의 행과 5개의 열로 구성되므로 결과는 '[ ]'입니다. 임의의 숫자가 포함된 빈 행렬 4 x 2를 생성하려는 예를 고려하여 NumPy에서 빈 함수의 또 다른 예를 살펴보겠습니다.
예시 2: 예상 크기/크기를 사용하여 빈 배열 초기화:
파이썬3
# import the library> import> numpy as np> > # Here 4 is the number of rows and 2> # is the number of columns> y> => np.empty((> 4> ,> 2> ))> > # print the matrix> print> (> 'The matrix is :
'> , y)> > # print the matrix consist of 25 random numbers> z> => np.empty(> 25> )> > # print the matrix> print> (> 'The matrix with 25 random values:'> , z)> |
출력 :
매트릭스는 다음과 같습니다.
[[1.41200958e-316 3.99539825e-306]
[3.38460865e+125 1.06264595e+248]
[1.33360465e+241 6.76067859e-311]
[1.80734135e+185 6.47273003e+170]]25개의 임의 값을 갖는 행렬: [1.28430744e-316 8.00386346e-322 0.00000000e+000 0.00000000e+000
0.00000000e+000 1.16095484e-028 5.28595592e-085 1.04316726e-076
1.75300433e+243 3.15476290e+180 2.45128397e+198 9.25608172e+135
4.73517493e-120 2.16209963e+233 3.99255547e+252 1.03819288e-028
2.16209973e+233 7.35874688e+223 2.34783498e+251 4.52287158e+217
8.78424170e+247 4.62381317e+252 1.47278596e+179 9.08367237e+223
1.16466228e-028]
여기서는 행렬이 난수로 채워지도록 행과 열의 수를 정의합니다.
2. numpy.zeros : 주어진 모양과 유형의 0으로 채워진 새로운 배열을 반환합니다.
구문: numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
매개변수:
- 모양 : int 또는 int의 튜플, 즉 배열(5,6) 또는 5의 모양입니다.
- dtype 데이터 유형, 선택 사항, 즉 배열에 대해 원하는 출력 데이터 유형(예: numpy.int8). 기본값은 numpy.float64입니다.
- order{'C', 'F'}, 선택 사항, 기본값: 'C' 즉, 다차원 데이터를 메모리에 행 중심(C 스타일) 또는 열 중심(Fortran 스타일) 순서로 저장할지 여부입니다.
0이 있는 행렬을 생성하려는 예를 고려하여 NumPy의 0 함수부터 시작해 보겠습니다.
예: 7개 열과 5개 행으로 구성된 0 행렬을 만들려면 다음을 수행합니다.
파이썬3
import> numpy as np> x> => np.zeros((> 7> ,> 5> ))> > # print the matrix> print> (> 'The matrix is :
'> , x)> > # check the type of matrix> x.dtype> |
출력 :
The matrix is : [[0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.]] dtype('float64') 
