np.zeros函数

时间: 2023-10-12 22:01:43 浏览: 108

python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法

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在Python的科学计算库NumPy中，`numpy.zeros()`是一个非常重要的函数，它用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组。这个函数是构建数组、初始化矩阵和其他数值操作的基础，对于处理大规模数值计算的程序员来说不可或缺。下面我们将深入探讨`numpy.zeros()`的使用方法。 ### 函数定义 `numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')` #### 参数说明 - **shape**：必需参数，可以是整数或整数元组，表示新数组的形状。例如，`(2, 3)`创建一个2行3列的二维数组，而`2`则创建一个一维数组，包含2个元素。 - **dtype**：可选参数，用于指定数组中元素的数据类型。默认值为`numpy.float64`，即64位浮点数。其他可选的数据类型包括： - `bool`：布尔类型，`True`或`False` - `int`：整数，如`int8`（8位）、`int32`（32位）、`int64`（64位） - `uint`：无符号整数，如`uint8`（8位）、`uint32`（32位）、`uint64`（64位） - `float`：浮点数，如`float16`（16位）、`float32`（32位）、`float64`（64位） - `complex`：复数 - `object`：对象类型 - `string`/`str`：字符串 - `unicode`：Unicode字符串 - **order**：可选参数，控制多维数组在内存中的存储顺序。 `'C'`表示行优先（C-style），即按行填充；`'F'`表示列优先（Fortran-style），即按列填充。默认值为`'C'`。 ### 返回值函数返回一个具有给定形状、数据类型和存储顺序的全零数组。 ### 示例 1. 创建一个一维数组，包含5个浮点型零值： ```python np.zeros(5) ``` 2. 创建一个整型的一维数组，包含5个零： ```python np.zeros((5,), dtype=np.int) ``` 3. 创建一个2行1列的二维数组，所有元素为零： ```python. np.zeros((2, 1)) ``` 4. 创建一个2x2的二维数组，所有元素为零： ```python s = (2, 2) np.zeros(s) ``` 5. 创建一个自定义数据类型的二维数组，包含两列，每列分别由整型`'i4'`表示： ```python np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) ``` ### 相关函数 - **zeros_like()**：返回与输入数组形状和数据类型相同的全零数组。 - **ones_like()**：返回与输入数组形状和数据类型相同的全一数组。 - **empty_like()**：返回与输入数组形状和数据类型相同但未初始化的数组。 - **ones()**：创建指定形状和数据类型的新数组，所有元素为一。 - **empty()**：创建指定形状和数据类型的新数组，但不初始化其元素。了解了这些函数后，你就可以更加灵活地创建和初始化NumPy数组，以满足各种数值计算的需求。在实际编程中，`numpy.zeros()`经常与其他数组操作函数结合使用，如`reshape`、`append`、`concatenate`等，以实现复杂的数据处理任务。熟练掌握这些功能，将极大地提升你在Python中的数值计算能力。

np.zeros函数的作用是创建一个指定形状和数据类型的全零数组。它接受一个表示形状的参数，并可以通过dtype参数指定数组的数据类型。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [python 中的np.zeros（）和np.ones（）函数](https://blog.csdn.net/Wwwwwww527/article/details/109852439)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [np.zeros()函数](https://blog.csdn.net/u011699626/article/details/122193581)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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ap, p, r = np.zeros((nc, tp.shape[1])), np.zeros((nc, 1000)), np.zeros((nc, 1000))

self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim))

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