Как создать 2D-массив NumPy в Python

Существует шесть различных методов создания 2D-массива NumPy в Python. Давайте рассмотрим их один за другим, используя несколько наглядных примеров.

Перед этим мы увидим процесс, которому нам нужно следовать, чтобы подтвердить, что все, что мы создали, является 2D-массивом NumPy в Python.

• Метод 1: с помощью функции np.array()
• Способ 2: с помощью функции np.zeros()
• Способ 3: с использованием функции np.ones()
• Метод 4: с помощью функции np.full()
• Метод 5: с использованием np.arange с np.reshape
• Метод 6: с использованием функции numpy.random

Метод 1: с помощью функции np.array()

Функция np.array() создает 2D-массив, передавая список списков, что позволяет вручную указывать содержимое массива в Python.

Например:

import numpy as np

Data = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
print("The array is:\n", Data)
print(type(Data))
print(np.ndim(Data))
print(Data.size)
print(Data.shape)

Вывод: в Python будет создан 2D-массив с двумя строками и четырьмя столбцами.

The array is:
 [[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]

2
8
(2, 4)

Мы можем создать 2D-массив NumPy в Python, указав содержимое массива вручную с помощью np.array.

Способ 2: с помощью функции np.zeros()

Функция np.zeros() в NumPy Python генерирует двумерный массив, полностью заполненный нулями, что полезно для инициализации массивов определенной формы и размера.

Например:

import numpy as np

Data = np.zeros((2, 3))
print("The array is:\n", Data)
print(type(Data))
print(np.ndim(Data))
print(Data.size)
print(Data.shape)

Вывод: этот код создает массив 2×3, заполненный нулями, с помощью Python NumPy.

The array is:
 [[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

2
6
(2, 3)

Способ 3: с использованием функции np.ones()

Функция np.ones() создает в Python двумерный массив, в котором все элементы являются единицами, что удобно для инициализации массивов определенной формы со значением по умолчанию, равным единице.

import numpy as np

Data = np.ones((2, 3))
print("The array is:\n", Data)
print(type(Data))
print(np.ndim(Data))
print(Data.size)
print(Data.shape)

Вывод: создается массив 2×3, заполненный единицами в Python.

The array is:
 [[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

2
6
(2, 3)

Метод 4: с помощью функции np.full()

Функция np.full() формирует 2D-массив, заполненный указанным значением, обеспечивая контроль над исходным содержимым массива в Python.

import numpy as np

Data = np.full((2, 3), 7)
print("The array is:\n", Data)
print(type(Data))
print(np.ndim(Data))
print(Data.size)
print(Data.shape)

Вывод: создается массив 2×3, где каждый элемент равен 7 через Python.

The array is:
 [[7 7 7]
 [7 7 7]]

2
6
(2, 3)

Таким образом, мы можем создать 2D-массив NumPy в Python, используя функцию np.full.

Метод 5: с использованием np.arange с np.reshape

Функция np.arange с функцией np.reshape создает одномерный массив с диапазоном чисел и преобразует его в двумерный массив в Python NumPy, предлагая способ генерировать последовательные данные и форматировать их по мере необходимости.

import numpy as np

Data = np.arange(6).reshape(2, 3)
print("The array is:\n", Data)
print(type(Data))
print(np.ndim(Data))
print(Data.size)
print(Data.shape)

Вывод: этот код создает массив 2×3 со значениями от 0 до 5 в Python.

The array is:
 [[0 1 2]
 [3 4 5]]

2
6
(2, 3)

Метод 6: с использованием функции numpy.random

Функция np.random() генерирует двумерный массив со случайными значениями, что идеально подходит для моделирования или когда требуются случайные исходные данные.

import numpy as np

Data = np.random.random((2, 3))
print("The array is:\n", Data)
print(type(Data))
print(np.ndim(Data))
print(Data.size)
print(Data.shape)

Вывод: с помощью Python создается массив 2×3 со случайными числами с плавающей запятой.

The array is:
 [[0.29021833 0.2852124  0.78524396]
 [0.88524634 0.80241381 0.22616022]]

2
6
(2, 3)