Le terme matrice vide n'a ni lignes ni colonnes. Une matrice contenant des valeurs manquantes comporte au moins une ligne et une colonne, tout comme une matrice contenant des zéros. Python numérique ( NumPy ) fournit une abondance de fonctionnalités et de fonctions utiles pour les opérations sur les tableaux et matrices numériques en Python. Si vous souhaitez créer une matrice vide à l'aide de NumPy. On peut utiliser une fonction :
- numpy.vide numpy.zeros
1. numpy.empty : Il renvoie un nouveau tableau de forme et de type donnés, sans initialiser les entrées.
Syntaxe : numpy.empty(shape, dtype=float, order=’C’)
Paramètres:
- shape :int ou tuple de int c'est-à-dire la forme du tableau (5,6) ou 5.
- Type de données dtype, facultatif, c'est-à-dire le type de données de sortie souhaité pour le tableau, par exemple numpy.int8. La valeur par défaut estnumpy.float64.
- order{'C', 'F'}, facultatif, par défaut : 'C', c'est-à-dire s'il faut stocker les données multidimensionnelles dans l'ordre des lignes majeures (style C) ou des colonnes majeures (style Fortran) en mémoire.
Commençons par la fonction vide dans NumPy en considérant un exemple dans lequel vous souhaitez créer une matrice vide 5 x 5
Exemple 1: Pour créer une matrice vide de 5 colonnes et 0 ligne :
Python3
changer le nom du répertoire Linux
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)> |
>
>
Sortir:
The value is : [] The shape of matrix is : (0, 5) The type of matrix is : float64>
Ici, la matrice se compose de 0 ligne et 5 colonnes, c'est pourquoi le résultat est « [ ] ». Prenons un autre exemple de fonction vide dans NumPy en considérant un exemple dans lequel vous souhaitez créer une matrice vide 4 x 2 avec des nombres aléatoires.
Exemple 2 : Initialisation d'un tableau vide, en utilisant les dimensions/taille attendues :
Python3
liste vs ensemble en java
# 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)> |
>
date javascript
>
Sortir :
La matrice est :
[[1.41200958e-316 3.99539825e-306]
[3.38460865e+125 1.06264595e+248]
[1.33360465e+241 6.76067859e-311]
[1.80734135e+185 6.47273003e+170]]La matrice à 25 valeurs aléatoires : [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]
Ici, nous définissons le nombre de lignes et de colonnes pour que la matrice soit remplie de nombres aléatoires.
2. numpy.zeros : Il renvoie un nouveau tableau de forme et de type donnés, rempli de zéros.
Syntaxe : numpy.zeros(forme, dtype=float, order='C')
Paramètres:
- shape : int ou tuple de int c'est à dire forme du tableau (5,6) ou 5.
- Type de données dtype, facultatif, c'est-à-dire le type de données de sortie souhaité pour le tableau, par exemple numpy.int8. La valeur par défaut est numpy.float64.
- order{'C', 'F'}, facultatif, par défaut : 'C', c'est-à-dire s'il faut stocker les données multidimensionnelles dans l'ordre des lignes majeures (style C) ou des colonnes majeures (style Fortran) en mémoire.
Commençons par la fonction des zéros dans NumPy en considérant un exemple dans lequel vous souhaitez créer une matrice avec des zéros.
Exemple: Pour créer une matrice de zéros de 7 colonnes et 5 lignes :
Python3
appeler la fonction js depuis HTML
import> numpy as np> x>=> np.zeros((>7>,>5>))> > # print the matrix> print>(>'The matrix is :
'>, x)> > # check the type of matrix> x.dtype> |
>
>
Sortir :
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')>