Как создать матрицу размером m на n с помощью numpy 🧮

Чтобы создать матрицу размером m на n с помощью библиотеки NumPy, вы можете использовать функцию numpy.zeros. Эта функция создает массив заданной формы, заполненный нулями:

import numpy as np

m = 3
n = 4

matrix = np.zeros((m, n))
print(matrix)

В этом примере мы импортируем библиотеку NumPy, указываем размеры матрицы m и n, затем используем функцию np.zeros для создания матрицы, и, наконец, выводим ее.

Как создать матрицу размером m на n с использованием библиотеки NumPy

Для создания матрицы размером m на n в NumPy, мы можем использовать функцию numpy.zeros. Эта функция создает новый массив заданного размера и заполняет его нулями.

import numpy as np

m = 3
n = 4

matrix = np.zeros((m, n))
print(matrix)
    

В этом примере мы создаем матрицу размером 3 на 4 и заполняем ее нулями. Функция numpy.zeros принимает кортеж с размерами каждого измерения матрицы в качестве аргумента.

Выходной результат будет следующим:

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

Если вы хотите создать матрицу и заполнить ее определенным значением, вы можете использовать функцию numpy.full. Эта функция создает новый массив заданного размера и заполняет его указанным значением.

value = 5

matrix = np.full((m, n), value)
print(matrix)
    

В этом примере мы создаем матрицу размером 3 на 4 и заполняем ее значением 5. Функция numpy.full принимает кортеж с размерами каждого измерения матрицы и значение, которым нужно заполнить матрицу, в качестве аргументов.

Выходной результат будет следующим:

[[5 5 5 5]
 [5 5 5 5]
 [5 5 5 5]]
    

Кроме того, NumPy предоставляет другие функции для создания матриц, включая numpy.eye для создания единичной матрицы, numpy.random для создания матрицы с случайными значениями и другие.

Знание работы с матрицами и использование NumPy могут быть полезными в различных областях, таких как научные исследования, анализ данных и машинное обучение.