np.zeros创建三维数组

您可以使用`np.zeros`函数创建一个三维数组。可以通过传递一个形状参数来指定数组的维度。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

shape = (3, 4, 5)  # 定义数组的形状
arr = np.zeros(shape)  # 创建一个由0组成的三维数组

print(arr)

这将创建一个形状为`(3, 4, 5)`的三维数组，其中所有元素都初始化为0。您可以根据需要调整形状参数来创建不同大小的三维数组。

相关问题

python中np.zeros三维数组

np.zeros可以用来创建三维数组，其语法为：

np.zeros((x,y,z))

其中，x、y、z分别表示三维数组的长度、宽度和高度。该函数会返回一个由0组成的三维数组。例如，以下代码创建了一个3x4x2的三维数组：

import numpy as np

arr = np.zeros((3,4,2))

print(arr)

输出结果为：

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

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

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

解说：np.zeros((3,3)) # 全0二维数组，3行3列 array([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]]) >>> np.zeros((3,1)) # 全0二维数组，3行1列 array([[ 0.], [ 0.], [ 0.]]) >>> np.zeros((1,3)) # 全0二维数组，1行3列 array([[ 0., 0., 0.]]) >>> np.ones((3,3)) # 全1二维数组 array([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]])

这是关于 numpy 库中的 zeros() 和 ones() 函数的示例。它们可以用来创建指定形状的全零或全一的数组。

在第一个示例中，使用 np.zeros((3,3)) 创建了一个3行3列的全零二维数组，输出为：

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

在第二个示例中，使用 np.zeros((3,1)) 创建了一个3行1列的全零二维数组，输出为：

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

在第三个示例中，使用 np.zeros((1,3)) 创建了一个1行3列的全零二维数组，输出为：

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

在最后一个示例中，使用 np.ones((3,3)) 创建了一个3行3列的全一二维数组，输出为：

array([[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]])