np.zeros的用法
时间: 2023-11-21 08:50:24 浏览: 27
`np.zeros` 是一个 NumPy 库中的函数,用于创建一个指定形状的全零数组。
函数的语法如下:
``` python
np.zeros(shape, dtype=float, order='C')
```
参数说明:
- `shape`:数组的形状,可以是一个整数或一个整数的元组,表示每个维度的大小。
- `dtype`:可选参数,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,可以是 `'C'`(按行存储)或 `'F'`(按列存储),默认为 `'C'`。
示例:
``` python
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 (2, 3)、数据类型为 int 的全零数组
arr = np.zeros((2, 3), dtype=int)
print(arr)
# 输出: [[0 0 0]
# [0 0 0]]
# 创建一个形状为 (2, 3)、以列优先顺序存储的全零数组
arr = np.zeros((2, 3), order='F')
print(arr)
# 输出: [[0. 0. 0.]
# [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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```
[[() () ()]
[() () ()]]
```