详解Numpy zeros()函数的作用与使用方法

Numpy zeros()是一种用于创建数组的函数,它返回一个由零组成的数组。它可以用来创建多维数组,其形状和数据类型都可以自定义。它有以下特征:

  1. 通过输入数组的形状和数据类型来创建数组。
  2. 默认创建的数组元素都是0。

使用方法

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

参数解释

  • shape:数组形状,可以是一个整数或者一个元组(tuple)。 若是整数n,则返回一个具有n个零的一维数组;若是元组则创建相应形状的多维数组。
  • dtype:数组的数据类型,可选参数,默认为float。其他可选参数有intstr。可以通过调用numpy.dtype()指定特定的数据类型。
  • order:可选参数,C或F表示数组元素在内存中的存放顺序,C表示C-style,按行存储,F表示F-style,按列存储,默认为C-style。

实例1

import numpy as np

# 创建一个3x3的零矩阵
a = np.zeros((3, 3))
print(a)

输出结果:

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

实例2

import numpy as np

# 创建一维数组
b = np.zeros(5)
print(b)

# 创建一维数组,元素类型为整数
c = np.zeros((5), dtype=int)
print(c)

输出结果:

[0. 0. 0. 0. 0.]
[0 0 0 0 0]

在实例1中,我们创建了一个形状为3x3的零矩阵。在实例2中,我们创建了一个长度为5的一维零数组,以及一个长度为5、元素类型为整数的一维零数组。这些示例说明了Numpy通过zeros()函数创建多维数组的用法,并且可以定义元素的数据类型。它在数据科学和机器学习领域中广泛使用。

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