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Signed-off-by: David Rotermund <54365609+davrot@users.noreply.github.com>
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120
numpy/new_matrix/README.md
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120
numpy/new_matrix/README.md
Normal file
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@ -0,0 +1,120 @@
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# New matrices
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{:.no_toc}
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<nav markdown="1" class="toc-class">
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* TOC
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{:toc}
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</nav>
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## The goal
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Making a new matrix...
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Questions to [David Rotermund](mailto:davrot@uni-bremen.de)
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Using **import numpy as np** is the standard.
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## Simple example -- new [np.zeros()](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html)
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Define the size of your new matrix with a tuple, e.g.
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```python
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M = numpy.zeros((DIM_0, DIM_1, DIM_2, …))
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```
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### 1d
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```python
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import numpy as np
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M = np.zeros((2))
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print(M)
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```
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Output:
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```python
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[0. 0.]
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```
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### 2d
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```python
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import numpy as np
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M = np.zeros((2, 3))
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print(M)
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```
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Output:
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```python
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[[0. 0. 0.]
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[0. 0. 0.]]
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```
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### 3d
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```python
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import numpy as np
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M = np.zeros((2, 3, 4))
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print(M)
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```
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Output:
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```python
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[[[0. 0. 0. 0.]
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[0. 0. 0. 0.]
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[0. 0. 0. 0.]]
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[[0. 0. 0. 0.]
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[0. 0. 0. 0.]
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[0. 0. 0. 0.]]]
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```
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## Simple example -- recycle [np.zeros_like()](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros_like.html)
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If you have a matrix with the same size you want then you can use zeros_like. This will also copy other properties like the data type.
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as a prototype use
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N = numpy.zeros_like(M)
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```python
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import numpy as np
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M = np.zeros((2, 3, 4))
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N = np.zeros_like(M)
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print(N)
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```
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Output:
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```python
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[[[0. 0. 0. 0.]
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[0. 0. 0. 0.]
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[0. 0. 0. 0.]]
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[[0. 0. 0. 0.]
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[0. 0. 0. 0.]
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[0. 0. 0. 0.]]]
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```
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## Remember unpacking
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{: .topic-optional}
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This is an optional topic!
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```python
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import numpy as np
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d = (3, 4)
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M = np.zeros((2, *d))
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print(M)
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```
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