Erstellen Sie Mehrdimensionale Nullen Python

Muss ich ein mehrdimensionales array mit Nullen.

Für zwei (D=2) oder drei (D=3) Dimensionen, das ist einfach und ich benutzen würde:

a = numpy.zeros(shape=(n,n))

oder

a = numpy.zeros(shape=(n,n,n))

Wie für ich für höher D ist, machen den array der Länge n?

InformationsquelleAutor Sameer Patel | 2013-03-13

  1. 13

    Können Sie multiplizieren ein Tupel (n,) durch die Anzahl der Dimensionen, die Sie wollen. z.B.:

    >>> import numpy as np
>>> N=2
>>> np.zeros((N,)*1)
array([ 0.,  0.])
>>> np.zeros((N,)*2)
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])
>>> np.zeros((N,)*3)
array([[[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]]])

    InformationsquelleAutor mgilson

  2. 2
    In [4]: import numpy

In [5]: n = 2

In [6]: d = 4

In [7]: a = numpy.zeros(shape=[n]*d)

In [8]: a
Out[8]: 
array([[[[ 0.,  0.],
         [ 0.,  0.]],

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


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

        [[ 0.,  0.],
         [ 0.,  0.]]]])
    Das ist wirklich nicht anders, als meine Antwort darauf, außer Sie sind mit einer Liste anstatt eines Tupels ...

    InformationsquelleAutor NPE

  3. 2
    >>> sh = (10, 10, 10, 10)
>>> z1 = zeros(10000).reshape(*sh)
>>> z1.shape
(10, 10, 10, 10)

    EDIT: während oben ist nicht falsch, es ist einfach nur übertrieben. @mgilson Antwort ist besser.

    Am zweiten Gedanken, ich bin mir nicht wirklich sicher, wie Sie dies bekommt Sie alles, was np.zeros nicht bereits unterstützen. Wie ist dies besser als np.zeros(sh)?
    du hast Recht. Sie benötigen keine zusätzlichen Halterungen, sowie: np.zeros(sh) funktioniert.
    Richtig, das ist, was ich meinte 🙂

    InformationsquelleAutor ev-br

  4. 0

    Sie können mehrdimensionale array von Nullen durch die Verwendung von eckigen Klammern 

    array_4D = np.zeros([3,3,3,3])

    InformationsquelleAutor Marko

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