python 零矩阵

编写一种算法,若M × N矩阵中某个元素为0,则将其所在的行与列清零。

 

示例 1:

输入:
[
  [1,1,1],
  [1,0,1],
  [1,1,1]
]
输出:
[
  [1,0,1],
  [0,0,0],
  [1,0,1]
]
示例 2:

输入:
[
  [0,1,2,0],
  [3,4,5,2],
  [1,3,1,5]
]
输出:
[
  [0,0,0,0],
  [0,4,5,0],
  [0,3,1,0]
]
class Solution:
    def setZeroes(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
        """
        解体思路: 两次循环遍历,第一次遍历找到0元素对应的行和列,第二次遍历修改元素
        1.先循环遍历,获取到所有0元素的行索引和列索引
        2.循环遍历行索引和列索引 把行和列都赋值为0 
        """
        # 把出现0元素的行索引添加到row_index的list
        # 把出现0元素的列索引添加到col_index的list
        row_index = []
        col_index = []
        for i, v in enumerate(matrix):
            if 0 in v:
                row_index.append(i)
            for j, val in enumerate(v):
                if 0 == val:
                    col_index.append(j)
        
        # 遍历row_index 和 col_index
        row_len = len(matrix[0])
        for i, v in enumerate(matrix):
            if i in row_index:
                matrix[i] = [0] * row_len  
            for col in col_index:
                v[col] = 0
            
<think>好的,用户想了解如何使用Python生成一个全零矩阵,特别是用NumPy的例子。首先,我得确认用户的需求。全零矩阵在科学计算中很常见,用于初始化数组或者作为占位符。用户可能刚接触NumPy,需要基础的示例。 首先,我应该回忆NumPy中创建全零数组的函数。记得是`np.zeros`,对吧?对的。这个函数接受形状参数,可以是整数或者元组。例如,生成3x3的矩阵就用`np.zeros((3,3))`。需要确保用户知道形状参数的格式,是元组形式,可能容易出错的地方在这里。 然后,用户可能需要不同的数据类型,比如整数或浮点数。默认情况下,NumPy生成的是浮点数,所以如果用户需要整数,可能需要指定`dtype`参数。例如,`dtype=int`。不过要注意,如果用户用`dtype=int`,在某些情况下可能会有类型问题,但基本示例应该没问题。 接下来,可能需要展示不同维度的例子,比如一维数组、二维矩阵,或者更高维的张量,但用户问的是矩阵,所以重点放在二维。但或许可以简单提一下其他维度,以供扩展。 然后,要检查是否有相关引用需要引用。用户提供的引用中有引用[1]、[4]提到了`np.zeros`的使用,比如`dt_stack_max = np.zeros(maxidx.shape, dtype=self.dtype)`,这里用到了形状和数据类型,所以可以引用这个例子来说明参数的使用。另外,引用[4]还展示了`array1`和`array2`的不同数据类型,可以用来强调`dtype`参数的重要性。 接下来,代码示例需要正确,并且注释清晰。例如,生成3x3的浮点矩阵,然后生成2x4的整数矩阵。然后,输出结果,让用户看到实际的矩阵形式和数据类型。同时,提醒用户注意形状参数的括号,避免写成`np.zeros(3,3)`,而应该是`np.zeros((3,3))`。 可能用户还会想知道为什么使用NumPy而不是原生Python列表。可以简单提到NumPy的效率更高,适合处理大型数据,但这个问题可能超出当前范围,所以暂时不深入。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并包含示例代码和输出。同时,生成相关问题,比如如何生成全1矩阵,或者如何创建单位矩阵,这些是常见的后续问题,帮助用户扩展知识。</think>要使用Python生成全零矩阵,可以通过NumPy库的`np.zeros()`函数实现。以下是具体步骤和示例: ### 步骤说明 1. **导入NumPy库** 使用前需导入NumPy: ```python import numpy as np ``` 2. **定义矩阵形状** `np.zeros()`的参数需为元组格式,例如`(行数, 列数)`。 例如:生成3行2列的矩阵,参数为`(3, 2)`。 3. **指定数据类型(可选)** 通过`dtype`参数定义数据类型,如`int`或`float`(默认类型为`float64`)[^4]。 ### 代码示例 ```python # 生成3x3浮点型全零矩阵(默认类型) zero_matrix_float = np.zeros((3, 3)) print(zero_matrix_float) # 输出: # [[0. 0. 0.] # [0. 0. 0.] # [0. 0. 0.]] # 生成2x4整型全零矩阵 zero_matrix_int = np.zeros((2, 4), dtype=int) print(zero_matrix_int) # 输出: # [[0 0 0 0] # [0 0 0 0]] ``` ### 关键注意事项 - 形状参数必须为元组,如`np.zeros((3,3))`而非`np.zeros(3,3)`[^1] - 若需稀疏矩阵(节省内存),可使用`scipy.sparse`库的`coo_matrix`等类型[^3]
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