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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