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。

np.zeros用法举例

np.zeros()函数的作用是创建一个指定形状和数据类型的全0数组。下面是np.zeros()函数的几个用法举例：

1. 创建一维数组：

   import numpy as np
   array_1 = np.zeros(5)
   print(array_1)

输出：

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

2. 创建多维数组：

   import numpy as np
   array_2 = np.zeros((5, 2))
   print(array_2)

输出：

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

3. 创建int类型的数组：

   import numpy as np
   array_3 = np.zeros(5, dtype=int)
   print(array_3)

输出：

   [0 0 0 0 0]

4. 创建tuple（元组）类型的数组：

   import numpy as np
   array_4 = np.zeros((2, 3), dtype=tuple)
   print(array_4)

输出：

   [[() () ()]
    [() () ()]]