创建一个形状数组 (N,N)答案

【问题标题】：create an array of shape (N,N)创建一个形状数组 (N,N)
【发布时间】：2013-04-09 11:34:07
【问题描述】：

如何创建一个形状为 (120,120) 的 numpy 数组，前 7 个值为 0.924，其余值为 0.53。我需要这个作为 matplotlib 中的矩阵

【问题讨论】：

这个问题与matplotlib没有严格的关系。标签已移除

【解决方案1】：

最快的方法大概是创建一个空数组，用一个常数值填充，然后更新几个需要更新的值：

>>> x = np.empty((120, 120))
>>> x.fill(0.53)
>>> x[0,:7] = 0.924
>>> x
array([[ 0.924,  0.924,  0.924, ...,  0.53 ,  0.53 ,  0.53 ],
       [ 0.53 ,  0.53 ,  0.53 , ...,  0.53 ,  0.53 ,  0.53 ],
       [ 0.53 ,  0.53 ,  0.53 , ...,  0.53 ,  0.53 ,  0.53 ],
       ..., 
       [ 0.53 ,  0.53 ,  0.53 , ...,  0.53 ,  0.53 ,  0.53 ],
       [ 0.53 ,  0.53 ,  0.53 , ...,  0.53 ,  0.53 ,  0.53 ],
       [ 0.53 ,  0.53 ,  0.53 , ...,  0.53 ,  0.53 ,  0.53 ]])

【讨论】：

【解决方案2】：

--> x = np.array([0.53]*(120*120)).reshape(120,120)
--> x[0,:7] = 0.924

将第一行的前 7 个值填充为 0.924，交换索引中的 0 和 :7 以得到第一列中的前 7 个为 0.924

【讨论】：

不要这样做！您正在创建一个 14,400 项长的 Python 列表，然后由 numpy 解析以找出它的长度和 dtype，分配一个数组，然后将列表数据复制到其中。请参阅@EOL 的答案以获得更好的解决方法。
虽然@Jaime 对为什么这种方法相对较慢的说法是正确的，但我必须说它的优势是非常清晰的单线；如果速度不是太大问题，我会使用它。 x = np.ones((120, 120))*0.53 是一个类似且可能更快的单行解决方案。（这三个中最快的是我的答案，因为它只涉及简单快速的值设置。）