Python numpy.zeros() 函数返回一个给定形状和类型的新数组,其中元素的值为 0。

numpy.zeros() 函数参数

numpy.zeros() 函数语法是:

zeros(shape, dtype=None, order='C')

• shape是一个int或int的元组,用于定义数组的大小。

• dtype 是可选参数,默认值为float。用于指定数组的数据类型,例如 int。

• 顺序定义了多维数组是按行优先(C风格)还是列优先(Fortran风格)的顺序存储在内存中。

Python numpy.zeros() 例子

让我们看一些使用numpyzeros() 函数创建数组的示例。

1.用零创建一维数组

import numpy as np

array_1d = np.zeros(3)
print(array_1d)

输出:

[0. 0. 0.]

请注意,元素的默认数据类型为浮点数。这就是为什么零是 0。

2.创建多维数组

import numpy as np

array_2d = np.zeros((2, 3))
print(array_2d)

输出:

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

3.具有 int 数据类型的 NumPy 零数组

import numpy as np

array_2d_int = np.zeros((2, 3), dtype=int)
print(array_2d_int)

输出:

[[0 0 0]
 [0 0 0]]

4.具有元组数据类型和零的 NumPy 数组

我们可以将数组元素指定为元组并指定它们的数据类型。

import numpy as np

array_mix_type = np.zeros((2, 2), dtype=[('x', 'int'), ('y', 'float')])
print(array_mix_type)
print(array_mix_type.dtype)

输出:

[[(0, 0.) (0, 0.)]
 [(0, 0.) (0, 0.)]]
[('x', '<i8'), ('y', '<f8')]

Python 中的 numpy.zeros()

参考:API Doc