numpy中关于zeros的初步认识

最新推荐文章于 2024-09-09 17:55:38 发布
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#线性代数 #矩阵 #机器学习

本文介绍了numpy.zeros函数的基本用法及参数设置，包括shape、dtype和order等，帮助读者更好地理解和使用该函数创建指定格式的全零数组。

首先依然是官方文档对numpy.zeros的介绍：返回一个给定格式的用0填充的数组。

numpy.zeros — NumPy v1.22 Manual

具体格式为：numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

shape 形状。

dtype 数据类型，默认是numpy.float64，可更改为其他数据类型。

order 默认是C，可理解为二维矩阵的行优先；如果改为F可简单理解为列优先。

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zeros函数用于创建指定长度或形状的全0数组(这里的数组指ndarray数组)。 np.zeros(shape, dtype=float, order='C') # shape:返回的数组的维度或形状 # dtype:可选参数,返回的数组内数据的数据类型,默认是float # order:可选参数,与C语言类似,C代表行优先,F代表列优先 >>> import numpy as np >>> np.zeros(3) array([0., 0., 0.]) >&g
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weixin_39944146的博客
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那就废话不多说，直接上代码吧！new_array = np.zeros((107,4))# 共107行 每行4列 初值为0>>> new_array = np.zeros((107,4))>>> new_arrayarray([[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.],...
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