如何在Python中用NumPy创建一个空矩阵

空矩阵一词没有行，也没有列。一个包含缺失值的矩阵至少有一行和一列，一个包含零的矩阵也是如此。Numerical Python ( NumPy ) 提供了大量有用的功能和函数，用于在Python中对数字数组和矩阵进行操作。如果你想在NumPy的帮助下创建一个空矩阵。我们可以使用一个函数。

numpy.empty
numpy.zeros

1. numpy.empty : 它返回一个给定形状和类型的新数组，不需要初始化条目。

语法: numpy.empty(shape, dtype=float, order=’C’)

参数:

shape :int或int的元组，即阵列的形状（5,6）或5。
dtype数据类型，可选，即期望的数组输出数据类型，例如numpy.int8。默认为numpy.float64。
order{‘C’, ‘F’}, optional, default: ‘C’ 即在内存中是以行为主（C-style）还是以列为主（Fortran-style）的顺序存储多维数据。

让我们开始使用NumPy中的空函数，考虑一个例子，你想创建一个5 x 5的空矩阵

例子1：创建一个5列0行的空矩阵。

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)

输出:

The value is : []
The shape of matrix is : (0, 5)
The type of matrix is : float64

这里，矩阵由0行和5列组成，这就是为什么结果是'[ ]’。让我们再举一个NumPy中空函数的例子，考虑一下你想用一些随机数创建一个4 x 2的空矩阵。

例子2：初始化一个空数组，使用预期的尺寸/大小。

# 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 : \n', y)
  
# print the matrix consist of 25 random numbers
z = np.empty(25)
  
# print the matrix
print('The matrix with 25 random values:', z)

输出 :

The matrix is :
[[1.41200958e-316 3.99539825e-306]
[3.38460865e+125 1.06264595e+248]
[1.33360465e+241 6.76067859e-311]
[1.80734135e+185 6.47273003e+170]]

The matrix with 25 random values: [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]

在这里，我们定义了行和列的数量，所以矩阵中充满了随机数。

2. numpy.zeros :它返回一个新的数组，该数组具有给定的形状和类型，充满了零。

语法： numpy.zeros(shape, dtype=float, order=’C’)。

参数：

shape : int或int的tuple，即数组的形状(5,6)或5。
dtype 数据类型，可选，即期望的数组输出数据类型，例如，numpy.int8。默认为numpy.float64。
order{‘C’, ‘F’}, optional, default: ‘C’ 即在内存中是以行为主（C-style）还是以列为主（Fortran-style）的顺序存储多维数据。

让我们开始使用NumPy中的zeros函数，考虑一个例子，你想创建一个带零的矩阵。

例子：创建一个7列5行的零矩阵。

import numpy as np
x = np.zeros((7, 5))
  
# print the matrix
print('The matrix is : \n', x)
  
# check the type of matrix
x.dtype

输出 :

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')