Numpy np.zeros函数使用详解

简介

Numpy 是 Python 中常用的科学计算库，提供了高性能的多维数组对象和各种用于数组操作的工具。在数据处理、数值计算、机器学习等领域中广泛使用。np.zeros 是 Numpy 中的一个函数，用于创建指定形状和数据类型的全零数组。

本文将详细介绍 np.zeros 函数的用法和注意事项，并给出一些使用示例。

np.zeros 函数的语法

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

• shape: 数组的形状，可以是一个整数或一个元组。
• dtype: 数组的数据类型，默认为 float。
• order: 数组在内存中的存储顺序，有 ‘C’ 或 ‘F’ 两种选项，默认为 ‘C’。

创建一维全零数组

我们首先来看一维全零数组的创建方法。下面是一个示例代码：

import numpy as np

zeros_arr = np.zeros(5)
print(zeros_arr)

运行上述代码，将会输出一个一维全零数组：

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

在上述示例中，我们创建了一个长度为 5 的一维全零数组。np.zeros 函数的第一个参数 shape 为一个整数，指定了数组的长度。

创建二维全零数组

除了一维数组，我们还可以使用 np.zeros 函数创建二维全零数组。下面是一个示例代码：

import numpy as np

zeros_arr = np.zeros((3, 4))
print(zeros_arr)

运行上述代码，将会输出一个二维全零数组：

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

在上述示例中，我们使用 np.zeros 函数的第一个参数 shape 为一个元组 (3, 4)，指定了数组的行数和列数。

创建三维全零数组

除了一维和二维数组，我们还可以使用 np.zeros 函数创建三维全零数组。下面是一个示例代码：

import numpy as np

zeros_arr = np.zeros((2, 3, 4))
print(zeros_arr)

运行上述代码，将会输出一个三维全零数组：

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

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

在上述示例中，我们使用 np.zeros 函数的第一个参数 shape 为一个元组 (2, 3, 4)，指定了数组的维度。

指定数据类型

np.zeros 函数的第二个参数 dtype 可以用来指定数组的数据类型。下面是一个示例代码：

import numpy as np

zeros_arr = np.zeros((3, 4), dtype=int)
print(zeros_arr)

运行上述代码，将会输出一个二维全零数组，数据类型为整数：

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

在上述示例中，我们使用 np.zeros 函数的第二个参数 dtype 设置为 int，将数组元素的数据类型指定为整数。

存储顺序

np.zeros 函数的第三个参数 order 用于指定数组在内存中的存储顺序，有 ‘C’ 和 ‘F’ 两种选项。默认情况下，存储顺序为 ‘C’，即按行存储。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

zeros_arr = np.zeros((3, 4), order='F')
print(zeros_arr)

运行上述代码，将会输出一个二维全零数组，按列存储：

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

在上述示例中，我们使用 np.zeros 函数的第三个参数 order 设置为 ‘F’，将数组在内存中的存储顺序指定为按列存储。

总结

本文详细介绍了 Numpy 的 np.zeros 函数的用法和注意事项。通过 np.zeros 可以方便地创建指定形状和数据类型的全零数组，满足不同场景的数据处理需求。

在实际应用中，我们还可以通过设置 np.zeros 函数的参数来灵活地创建多维全零数组，并且可以指定数据类型和存储顺序。