numpy 空的二维数组
摘要：
1.引言 
2.numpy 简介 
3.创建空的二维数组 
4.访问和修改空的二维数组 
5.空的二维数组与 Python 内置列表的比较 
6.结论
正文：
1.引言
umpy 是一个 Python 库，用于数值计算和处理大型数组。在 Numpy 中，数组被称为“ndarray”，它是一种多维数组对象。在本文中，我们将讨论如何创建一个空的二维数组，以及如何访问和修改它。
2.numpy 简介
umpy 提供了许多强大的功能，如矩阵运算、线性代数、随机数生成等。它还提供了一种高效的方式来处理多维数组。Numpy 的数组对象具有一些内置函数，如 shape、size、dtype 等，这些函数可以方便地查看和修改数组的属性。
3.创建空的二维数组
要创建一个空的二维数组，可以使用 Numpy 的`zeros()`函数。这个函数可以创建一个指定形状和数据类型的数组，所有元素初始化为 0。例如，我们可以创建一个空的 2x3 二维数组，如下所示：
```python 
import numpy as np
A = np.zeros((2, 3)) 
print(A) 
```
输出结果为：
``` 
[[0.0.0.] 
[0.0.0.]] 
```
4.访问和修改空的二维数组
访问 Numpy 数组中的元素非常简单。我们可以使用索引来访问元素。例如，要访问 A 数组的第一行第一列元素，可以使用`A[0, 0]`。要修改这个元素，可以将新的值赋给该索引，例
如`A[0, 0] = 1`。
numpy库中出数组的唯一值
5.空的二维数组与 Python 内置列表的比较
空的二维数组与 Python 内置列表有一些相似之处，例如它们都可以存储多个值。然而，它们之间也存在一些关键差异。首先，数组是固定大小的，而列表可以根据需要动态扩展。其次，数组可以更有效地处理大量数据，因为它们是连续存储的，而列表是分散存储的。
6.结论
本篇文章介绍了如何创建一个空的二维数组，并讨论了如何访问和修改它。我们还比较了空的二维数组与 Python 内置列表之间的差异。

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