Python如何新建三维数组并赋值
更新时间：2024年09月13日 09:43:12 作者：小猪崽子～
本文详细介绍了如何使用Python和numpy库建立三维数组并对其进行赋值。首先，通过numpy创建一个3x3x3的三维数组，其次，将自定义的二维数组赋值到三维数组中。本文还解释了相关参数的含义，使读者能够更好地理解和应用到其他多维矩阵的操作中
Python新建三维数组并赋值
本文主要分为2部分：
- <1>如何建立三维矩阵；
- <2>如何将二维数组赋值到三维数组，且包含对每个参数的理解。
多维矩阵的建立和赋值与三维矩阵思想一样，大家可以举一反三。
1. 如何建立三维数组
若我们需要建立3✖️3✖️3的矩阵y，可以直接调用numpy库，
代码如下：
import numpy as np #导入numpy库 y = np.ones((3,3,3)) #新建三维数组，且初始值为1 print(y) #输出y print(type(y)) #输出y的type print(np.shape(y)) #输出y的大小
输出结果如下，其中三维矩阵y的大小为（3✖️3✖️3），
且初始值均为1.
2. 如何将二维数组赋值到三维数组
首先我们自定义并赋值一个二维数组x，接下来使用x对三维数组y赋值。
2.1 自定义3✖️3的二维数组
x = np.matrix([[1,3,5],[4,5,6],[2,4,6]]) #新建二维数组并赋值 print(x) #输出x print(type(x)) #输出x的type print(np.shape(x)) #输出x的大小
输出结果如下图，二维矩阵x的大小为（3✖️3），初始值为自定义。
2.2 使用x对三维数组y赋值
三维矩阵y[i,j,m]的参数理解：
- 第一维 i：确定是哪一个二维矩阵
- 第二维 j：每一个二维矩阵的行
- 第三维m：每一个二维矩阵的列
y[1,:,:] = x print(y)
y[:,1,:] = x print(y)
y[:,:,1] = x print(y)
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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