如何在Python中使用Numpy创建Zeros数组

在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python创建一个带有零点的Numpy数组。

Python Numpy Zeros数组

在Numpy中，数组是具有相同数据类型的元素的集合，并以正整数的元组为索引。数组中的维数在Numpy中被称为数组的等级。Numpy中的数组可以以多种方式形成，不同的Ranks数决定了数组的大小。它也可以由各种数据类型产生，如列表、图元等。要创建一个带零的NumPy数组，可以使用 numpy.zeros() 函数，该函数返回一个给定形状和类型的新数组，并带有零。下面是以下方法的语法。

语法: numpy.zeros(shape, dtype=float, order=’C’)

参数:

shape: 整数或整数序列

order: {‘C’, ‘F’}, optional, default: ‘C’

dtype : [ optional, float(byDeafult)]
返回值: 具有给定形状、dtype和顺序的零的数组

示例1: 使用numpy.zero()创建一个带零的一维数组

import numpy as np
  
arr = np.zeros(9)
print(arr)

输出:

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

示例2: 使用numpy.zero()创建一个带零的二维数组

import numpy as np
  
# create a 2-D array of 2 row 3 column
arr = np.zeros((2, 3))
print(arr)

输出:

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

示例3: 使用numpy.zero()创建一个带零的多维数组

import numpy as np
  
# creating 3D array
arr = np.zeros((4, 2, 3))
  
print(arr)

输出:

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

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

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

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

示例4: 具有整数数据类型的NumPy零数组

import numpy as np
  
# Creating array of 2 rows 3 column  
# as Datatype interger
arr = np.zeros((2, 3), dtype=int)
print(arr)

输出:

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

示例5: 具有Tuple数据类型和零的NumPy数组

在输出中， i4 指定4字节的整数数据类型，而f8指定8字节的浮点数数据类型。

import numpy as np
  
# Specifing array as a tuple, and 
# Specify their data types.
arr = np.zeros((2, 2), dtype=[('x', 'int'),
                              ('y', 'float')])
print(arr)
print(arr.dtype)

输出:

[[(0, 0.) (0, 0.)]
 [(0, 0.) (0, 0.)]]
[('x', '<i4'), ('y', '<f8')]

如何在Python中使用Numpy创建Zeros数组

如何在Python中使用Numpy创建Zeros数组

Python Numpy Zeros数组

示例1: 使用numpy.zero()创建一个带零的一维数组

示例2: 使用numpy.zero()创建一个带零的二维数组

示例3: 使用numpy.zero()创建一个带零的多维数组

示例4: 具有整数数据类型的NumPy零数组

示例5: 具有Tuple数据类型和零的NumPy数组

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