np.zeros()用法

np.zeros()是NumPy库中的一个函数，用于创建一个指定形状的全零数组。它的用法如下：

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

参数说明：
- shape：表示数组的形状，可以是一个整数或者一个整数元组。例如，shape为(2, 3)表示创建一个2行3列的二维数组。
- dtype：表示数组的数据类型，默认为float类型。
- order：表示数组在内存中的存储顺序，可以是'C'（按行存储）或'F'（按列存储），默认为'C'。

示例代码：
import numpy as np

# 创建一个形状为(2, 3)的全零数组
arr = np.zeros((2, 3))
print(arr)
# 输出：
# [[0. 0. 0.]
# [0. 0. 0.]]

# 创建一个形状为(3,)的全零一维数组
arr = np.zeros(3)
print(arr)
# 输出：
# [0. 0. 0.]

相关问题

np.zeros使用方法

### NumPy `zeros` 函数使用说明

NumPy 提供了一个非常有用的函数 `numpy.zeros()` 来创建指定形状和类型的全零数组。这在数据处理和科学计算中极为常见。

#### 创建一维零数组
可以轻松地通过传递整数参数来创建特定长度的一维零向量：

import numpy as np

one_dimensional_zeros = np.zeros(5)
print(one_dimensional_zeros)  # 输出: [0. 0. 0. 0. 0.] [^1]

#### 创建多维零矩阵
对于更复杂的场景，可以通过提供元组作为参数来定义任意维度的零矩阵：

two_dimensional_zeros = np.zeros((3, 4))
print(two_dimensional_zeros)

"""
输出:
[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]
"""

#### 自定义数据类型
除了默认浮点型外，还可以自定义返回数组的数据类型：

custom_dtype_zeros = np.zeros((2, 2), dtype=int)
print(custom_dtype_zeros)

"""
输出:
[[0 0]
 [0 0]]
"""

np.zeros用法

np.zeros函数用于创建一个指定形状的全0数组，其语法如下：

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

其中，参数的含义如下：

- shape：需要创建的数组形状，可以是一个整数或一个整数元组。
- dtype：可选参数，指定数组元素的数据类型，默认为float64。
- order：可选参数，指定数组在内存中的存储顺序，默认为C（即按行存储）。

例如，我们可以创建一个5行3列的全0数组并打印出来：

import numpy as np

arr = np.zeros((5, 3))
print(arr)

输出结果为：

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

如果我们想要创建一个整型的全0数组，可以指定dtype参数为int：

import numpy as np

arr = np.zeros((2, 2), dtype=int)
print(arr)

输出结果为：

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

除了以上示例中展示的用法，np.zeros函数还可以通过order参数指定存储顺序，例如order='F'表示按列存储。