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详解Numpy zeros(),numpy.zeros(全零数组)函数的作用与使用方法(图文详解1)

Python Micheal 1个月前 (04-23) 36次浏览 已收录 扫描二维码
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详解Numpy zeros(),numpy.zeros(全零数组)函数的作用与使用方法(图文详解1)

numpy.zeros

详解Numpy zeros(),numpy.zeros(全零数组)函数的作用与使用方法(图文详解1)

Numpy 中的 zeros() 函数用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组。下面是详细的解决方案、底层原理、步骤和开发流程,并附有示例代码。

  1. 作用:
    • zeros() 函数用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组。
    • 它可以用于创建各种维度的数组,如一维数组、二维数组等。
    • 创建的数组中所有元素的初始值都是 0。
  2. 底层原理:
    • Numpy 是一个用于科学计算的开源库,它提供了强大的数组对象 ndarray
    • zeros() 函数是 Numpy 库中的一个函数,它利用 C 语言底层的内存分配机制,分配一块连续的内存空间,并将其全部初始化为 0。
    • 通过指定数组的形状和数据类型,zeros() 函数可以创建出所需的数组对象。
  3. 使用步骤:
    • 导入 Numpy 库:
      import numpy as np
      
    • 使用 zeros() 函数创建数组:
      • 创建一维数组:
        arr1 = np.zeros(5)
        print(arr1)  # 输出: [0. 0. 0. 0. 0.]
        
      • 创建二维数组:
        arr2 = np.zeros((3, 4))
        print(arr2)
        # 输出:
        # [[0. 0. 0. 0.]
        #  [0. 0. 0. 0.]
        #  [0. 0. 0. 0.]]
        
    • 指定数组的数据类型:
      arr3 = np.zeros(3, dtype=int)
      print(arr3)  # 输出: [0 0 0]
      
  4. 示例代码:
    import numpy as np
    
    # 创建一维数组
    arr1 = np.zeros(10)
    print(arr1)  # 输出: [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
    
    # 创建二维数组
    arr2 = np.zeros((3, 4))
    print(arr2)
    # 输出:
    # [[0. 0. 0. 0.]
    #  [0. 0. 0. 0.]
    #  [0. 0. 0. 0.]]
    
    # 指定数组的数据类型
    arr3 = np.zeros(5, dtype=int)
    print(arr3)  # 输出: [0 0 0 0 0]
    
    # 创建三维数组
    arr4 = np.zeros((2, 3, 4))
    print(arr4)
    # 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.]]]
    #
    #  [[[0. 0. 0. 0.]
    #    [0. 0. 0. 0.]
    #    [0. 0. 0. 0.]]
    #
    #   [[0. 0. 0. 0.]
    #    [0. 0. 0. 0.]
    #    [0. 0. 0. 0.]]]]
    

总的来说, zeros() 函数是 Numpy 中非常实用的一个函数,它可以帮助我们快速创建指定形状和数据类型的全零数组,在数据分析和科学计算中非常有用。

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