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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。
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.
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。
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。
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)
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