Numpy：用三个一维数组填充二维numpy数组

Numpy：用三个一维数组填充二维numpy数组

在本文中，我们将介绍如何使用三个一维numpy数组填充二维numpy数组。我们将使用python中的numpy库来实现这个目标。numpy是一个强大的数学库，用于在python中处理各种类型的数学运算。numpy可以用于创建和操作各种大小的数组。

在本文中，我们将了解如何使用numpy的reshape函数将三个一维numpy数组组合成一个二维numpy数组。

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三个一维数组

对于本文中的示例，我们将使用三个长度相同的一维numpy数组。

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
array3 = np.array([7, 8, 9])

这三个数组都有三个元素，因此它们具有相同的形状。

创建一个空的二维数组

接下来，我们将创建一个空的二维numpy数组。我们将使用numpy的zeros函数创建一个由零组成的数组。我们将指定数组的形状为（3,3），因为我们要组合三个长度为3的一维数组。

new_array = np.zeros((3, 3))

这将创建一个大小为3×3的数组，其中所有元素都为0。

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

使用reshape函数填充二维数组

现在，我们将使用numpy的reshape函数将三个一维numpy数组组合成一个二维numpy数组。 reshape函数需要两个参数。第一个参数是要调整形状的数组，第二个参数是数组的新形状。在我们的示例中，我们希望将三个一维数组组合成一个形状为3×3的二维数组，因此我们将第二个参数设置为（3,3）。

combined_array = np.array([array1, array2, array3]).reshape((3, 3))

这将把三个一维数组组合成一个二维数组。

[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]
 [7. 8. 9.]]

现在，我们的二维numpy数组已经被成功地填充了。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用三个一维numpy数组填充一个二维numpy数组。我们使用了numpy的reshape函数将三个一维数组组合成了一个形状为3×3的二维数组。numpy是一个强大的数学库，我们还可以使用它来进行各种数学操作，例如计算数组的平均值和标准差。如果您对numpy感兴趣，可以阅读numpy的文档以了解更多信息。