np.zeros函数用法

np.zeros函数是用来创建一个指定形状的全零数组的函数。其用法为：

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

其中：

- shape：表示要创建的数组的形状，可以是一个整数，也可以是一个元组。
- dtype：表示数组的数据类型，默认为float。
- order：表示数组在内存中存储的顺序，默认为'c'，即行序优先，在内存中连续存放行序，列序优先则表示在内存中列序连续存放。

例如，创建一个形状为（3,4）的全0数组的代码为：

import numpy as np
a = np.zeros((3,4))
print(a)

输出结果为：

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

相关问题

np.zeros的用法

np.zeros是NumPy库中的一个函数，用于创建指定形状的全0数组。它的语法如下：

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

其中，shape参数表示数组的形状，可以是一个整数，也可以是一个元组；dtype参数表示数组的数据类型，默认为float；order参数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'。

下面是一些使用np.zeros函数的示例：

import numpy as np

# 创建一个形状为(3, 4)的全0数组
a = np.zeros((3, 4))
print(a)

# 创建一个形状为(2, 2)、数据类型为int的全0数组
b = np.zeros((2, 2), dtype=int)
print(b)

# 创建一个形状为(2, 3, 4)的全0数组
c = np.zeros((2, 3, 4))
print(c)

输出结果如下：

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

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

np.random.randn和np.zeros用法

`np.random.randn()` 是 NumPy 库中的一个函数，它用于生成服从标准正态分布 (Normal Distribution with mean=0 and standard deviation=1) 的随机浮点数数组。这个函数接收一到两个参数，如果只传入一个整数 n，则返回一个 n 维的数组，每个元素都是独立的标准正态分布；如果有两个参数 m 和 n，则返回一个 m 行 n 列的二维数组，包含独立的标准正态分布值。

`np.zeros()` 是另一个用于创建数组的函数，它会创建一个指定形状的数组，所有的元素都被初始化为 0。这个函数接收一个或多个参数，可以是一个数字表示一维数组长度，也可以是一个元组表示多维度数组的形状。

两者结合使用时，如上述例子所示，通常用来初始化神经网络的权重和偏置。`np.random.randn(n_h, n_x)` 初始化了从标准正态分布随机取值的权重矩阵，而 `np.zeros((n_h, 1))` 和 `np.zeros((n_y, 1))` 分别创建了对应隐藏层和输出层的初始偏置向量，这些都是神经网络训练过程中重要的参数，它们会影响模型的学习过程和最终输出。