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')]