Python numpy.zeros函数创建零数组

最新推荐文章于 2024-04-02 23:35:29 发布

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本文详细介绍了 numpy 中 zeros 函数的使用方法及其参数。zeros 函数可以创建指定形状和类型的全零数组，并允许设置数据类型及存储顺序。文中通过多个示例展示了如何灵活运用 zeros 函数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

语句格式：

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

参数说明：

shape:整型或元素为整型的序列，表示生成的新数组的shape，如（2，3）或 2。

dtype:生成数组的数据格式，如numpy.int8。默认为numpy.float64。

order:｛'C', 'F'｝可选，是否将多维数据存储为C-或Fortran-contiguous（按行或按列）顺序。

返回值：ndarray，一个指定了shape, dtype, order的零数组。

示例见下：

第四个例子看起来很方便。

numpy.zeros

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

Return a new array of given shape and type, filled with zeros.

Parameters:

Parameters:	shape : int or sequence of ints Shape of the new array, e.g., `(2, 3)` or `2`. dtype : data-type, optional The desired data-type for the array, e.g., `numpy.int8`. Default is `numpy.float64`. order : {‘C’, ‘F’}, optional Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous (row- or column-wise) order in memory.
Returns:	out : ndarray Array of zeros with the given shape, dtype, and order.

shape : int or sequence of ints

Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2.

dtype : data-type, optional

The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8. Default is numpy.float64.

order : {‘C’, ‘F’}, optional

Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous (row- or column-wise) order in memory.

Returns:

out : ndarray

Array of zeros with the given shape, dtype, and order.

    
>>> np.zeros(5)
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

    >>> np.zeros((5,), dtype=int)
array([0, 0, 0, 0, 0])

    >>> np.zeros((2, 1))
array([[ 0.],
       [ 0.]])

   

    >>> s = (2,2)
>>> np.zeros(s)
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])

   

    >>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype
array([(0, 0), (0, 0)],
      dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])
   