numpy.zeros(shape=(800,800,3),dtype=numpy.int32)
时间: 2024-04-12 22:34:39 浏览: 14
`numpy.zeros(shape=(800,800,3),dtype=numpy.int32)`用于创建一个形状为(800, 800, 3),数据类型为`numpy.int32`的全零数组。这个数组是一个三维的数组,每个维度的大小分别为800,800和3。其中,第一个维度表示行数,第二个维度表示列数,第三个维度表示通道数。数据类型为`numpy.int32`表示每个元素是32位整数。调用这个函数后,将会得到一个大小为800x800的全零矩阵,其中每个元素都是一个长度为3的零向量。
相关问题
numpy.zeros方法
numpy.zeros() 方法用于创建指定形状和类型的全零数组。
该方法的语法如下:
```python
numpy.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元组。例如,(2, 3) 表示一个 2x3 的二维数组。
- dtype:所需输出数组的数据类型。默认为 float。
- order:可选参数,表示数组在内存中的存储顺序。'C' 表示 C 风格,'F' 表示 Fortran 风格。
下面是一个使用 numpy.zeros() 方法创建二维数组的示例:
```python
import numpy as np
arr = np.zeros((2, 3))
print(arr)
```
输出结果为:
```
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
```
可以看到,该方法创建了一个 2x3 的二维数组,并将所有元素初始化为 0。
numpy.zeros
numpy.zeros 是一个函数,用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组。这个函数的语法如下:
```python
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
```
其中:
- `shape`:用于指定数组的形状,可以是一个整数或者一个元组。
- `dtype`:指定数组的数据类型,默认为 float。
- `order`:数组元素在内存中的排列方式,可以是 'C'(按行)、'F'(按列)或者 'A'(任意,由系统自动决定),默认为 'C'。
这个函数的返回值是一个全零数组,其形状和数据类型由参数指定。下面是一些例子:
```python
import numpy as np
# 创建一个 3x3 的全零数组
a = np.zeros((3, 3))
print(a)
# 输出:
# [[0. 0. 0.]
# [0. 0. 0.]
# [0. 0. 0.]]
# 创建一个 2x2x2 的全零数组,数据类型为整数
b = np.zeros((2, 2, 2), dtype=int)
print(b)
# 输出:
# [[[0 0]
# [0 0]]
#
# [[0 0]
# [0 0]]]
```