El término matriz vacía no tiene filas ni columnas. Una matriz que contiene valores faltantes tiene al menos una fila y una columna, al igual que una matriz que contiene ceros. Python numérico ( NumPy ) proporciona una gran cantidad de características y funciones útiles para operaciones en matrices numéricas y matrices en Python. Si desea crear una matriz vacía con la ayuda de NumPy. Podemos usar una función:
- numpy.vacío numpy.zeros
1. numpy.vacío: Devuelve una nueva matriz de forma y tipo determinados, sin inicializar entradas.
Sintaxis: numpy.empty (forma, dtype = flotador, orden = 'C')
Parámetros:
- forma: int o tupla de int, es decir, forma de la matriz (5,6) o 5.
- tipo de datos dtype, opcional, es decir, tipo de datos de salida deseado para la matriz, por ejemplo, numpy.int8. El valor predeterminado es numpy.float64.
- order{'C', 'F'}, opcional, predeterminado: 'C', es decir, si se deben almacenar datos multidimensionales en el orden de fila principal (estilo C) o de columna principal (estilo Fortran) en la memoria.
Comencemos con la función vacía en NumPy considerando un ejemplo en el que desea crear una matriz vacía de 5 x 5
Ejemplo 1: Para crear una matriz vacía de 5 columnas y 0 filas:
Python3
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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)> |
>
>
Producción:
The value is : [] The shape of matrix is : (0, 5) The type of matrix is : float64>
Aquí, la matriz consta de 0 filas y 5 columnas, por eso el resultado es '[]'. Tomemos otro ejemplo de función vacía en NumPy considerando un ejemplo en el que desea crear una matriz vacía de 4 x 2 con algunos números aleatorios.
Ejemplo 2: Inicializando una matriz vacía, usando las dimensiones/tamaño esperados:
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Python3
# 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)> |
>
>
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Producción :
La matriz es:
[[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 matriz con 25 valores aleatorios: [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]
Aquí, definimos el número de filas y columnas para que la matriz se llene con números aleatorios.
2. numpy.zeros: Devuelve una nueva matriz de forma y tipo determinados, llena de ceros.
Sintaxis: numpy.zeros (forma, tipo d = flotador, orden = 'C')
Parámetros:
- forma: int o tupla de int, es decir, forma de la matriz (5,6) o 5.
- tipo de datos dtype, opcional, es decir, tipo de datos de salida deseado para la matriz, por ejemplo, numpy.int8. El valor predeterminado es numpy.float64.
- order{'C', 'F'}, opcional, predeterminado: 'C', es decir, si se deben almacenar datos multidimensionales en el orden de fila principal (estilo C) o de columna principal (estilo Fortran) en la memoria.
Comencemos con la función de ceros en NumPy considerando un ejemplo en el que desea crear una matriz con ceros.
Ejemplo: Para crear una matriz de ceros de 7 columnas y 5 filas:
Python3
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import> numpy as np> x>=> np.zeros((>7>,>5>))> > # print the matrix> print>(>'The matrix is :
'>, x)> > # check the type of matrix> x.dtype> |
>
>
Producción :
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')>