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详解np.zeros函数,数组初始化为0,Numpy zeros()函数的作用与使用方法(图文详解1)

Python Micheal 1个月前 (04-22) 62次浏览 已收录 扫描二维码
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详解np.zeros函数,数组初始化为0,Numpy zeros()函数的作用与使用方法(图文详解1)

np.zeros函数

详解np.zeros函数,数组初始化为0,Numpy zeros()函数的作用与使用方法(图文详解1)

详细解说 NumPy 中的 zeros() 函数。以下是一个详细的解决方案:

  1. zeros() 函数的作用:
    • numpy.zeros() 函数用于创建一个指定大小的新数组,数组中的所有元素都初始化为 0。它是 NumPy 中非常常用的一个函数。
  2. 基本语法:
    numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)
    
    • shape: 表示新数组的形状,可以是一个整数或一个整数序列(如 (2, 3) 表示 2 行 3 列的矩阵)。
    • dtype: 可选参数,指定数组元素的数据类型,默认为 float64
    • order: 可选参数,指定数组在内存中的存储方式,'C' 表示以 C 风格的行优先,'F' 表示以 Fortran 风格的列优先。
    • like: 可选参数,用于创建与指定数组类似的数组。
  3. 底层原理:
    • numpy.zeros() 函数在内存中分配一个指定大小的连续空间,并将所有元素初始化为 0。
    • 对于多维数组,NumPy 会根据 order 参数决定数组在内存中的存储方式,以提高访问和操作的效率。
  4. 使用步骤:
    1. 确定需要创建的数组的形状和数据类型。
    2. 使用 numpy.zeros() 函数创建数组。
    3. 根据需要,对创建的数组进行后续的操作和处理。
  5. 示例代码:
import numpy as np

# 创建一个 3x4 的二维数组,全部元素初始化为 0
arr2d = np.zeros((3, 4))
print(arr2d)
# 输出:
# [[0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]]

# 创建一个 1 维数组,包含 5 个元素,全部初始化为 0
arr1d = np.zeros(5)
print(arr1d)
# 输出: [0. 0. 0. 0. 0.]

# 创建一个 3x4 的二维数组,元素类型为整型
arr_int = np.zeros((3, 4), dtype=int)
print(arr_int)
# 输出:
# [[0 0 0 0]
#  [0 0 0 0]
#  [0 0 0 0]]

# 使用 `like` 参数创建一个与现有数组类似的新数组
existing_arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
new_arr = np.zeros_like(existing_arr)
print(new_arr)
# 输出:
# [[0 0]
#  [0 0]]

通过这些示例,您可以看到 numpy.zeros() 函数的使用方法。它可以创建不同维度和数据类型的数组,并且可以根据现有数组的属性创建相似的新数组。

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