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教你如何使用numpy.zeros(),用2分钟就够了

numpy.zeros()函数是最重要的函数之一, 广泛用于机器学习程序中。此函数用于生成包含零的数组。

numpy.zeros()函数提供给定形状和类型的新数组, 并用零填充。

Python中的numpy.zeros()

语法

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C'

参数

shape:整数或整数元组

此参数用于定义数组的尺寸。此参数用于我们要在其中创建数组的形状, 例如(3, 2)或2。

dtype:数据类型(可选)

此参数用于定义数组的所需数据类型。默认情况下, 数据类型为numpy.float64。此参数对于定义不是必需的。

order:{‘C’, ‘F’}(可选)

此参数用于定义我们要在内存中存储数据的顺序, 即行主要(C样式)或列主要(Fortran样式)

返回

该函数返回一个ndarray。输出数组是具有指定形状, dtype, order并包含零的数组。

示例1:没有dtype和order的numpy.zeros()

import numpy as np
a=np.zeros(6)
a

输出

array([0., 0., 0., 0., 0., 0.])

在上面的代码中

  • 我们导入了别名为np的numpy。
  • 我们已经声明了变量” a”并分配了np.zeros()函数的返回值。
  • 我们在函数中传递了一个整数值。
  • 最后, 我们尝试打印’a’的值。

在输出中, 显示了带有浮点整数(零)的数组。

示例2:无顺序的numpy.zeros()

import numpy as np
a=np.zeros((6, ), dtype=int)
a

输出

array([0, 0, 0, 0, 0, 0])

示例3:具有形状的numpy.zeros()

import numpy as np
a=np.zeros((6, 2))
a

输出

array([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]])

在上面的代码中

  • 我们导入了别名为np的numpy。
  • 我们已经声明了变量” a”并分配了np.zeros()函数的返回值。
  • 我们已经传递了数组元素的形状。
  • 最后, 我们尝试打印’a’的值。

在输出中, 已显示给定形状的数组。

示例4:形状为numpy.zeros()

Import numpy as np
s1=(3, 2)
a=np.zeros(s1)
a

输出

array([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]])

示例5:具有自定义dtype的numpy.zeros()

Import numpy as np
a=np.zeros((3, ), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
a

输出

array([(0, 0), (0, 0), (0, 0)], dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])

在上面的代码中

  • 我们导入了别名为np的numpy。
  • 我们已经声明了变量” a”并分配了np.zeros()函数的返回值。
  • 我们已经在函数中传递了形状和自定义数据类型。
  • 最后, 我们尝试打印’a’的值。

在输出中, 已显示包含自定义数据类型的零的数组。


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