这篇文章主要介绍“np.zeros()函数如何使用”,在日常操作中,相信很多人在np.zeros()函数如何使用问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”np.zeros()函数如何使用”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
numpy.zeros(shape, dtype=float)
各个参数意义:
shape:创建的新数组的形状(维度)。
dtype:创建新数组的数据类型。
返回值:给定维度的全零数组。
import numpy as np array = np.zeros([2, 3]) print(array) print(array.dtype) """ result: [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] float64 """
可以看到我们成功创建了一个2行3列的全零二维数组。并且创建的数组中的数据类型是np.float64类型。
import numpy as np array = np.zeros([2, 3], dtype=np.int32) print(array) print(array.dtype) """ result: [[0 0 0] [0 0 0]] int32 """
可以看到,这里我们同样成功创建了一个2行3列的全零二维数组。并且我们指定了其数据类型为np.int32。
import numpy as np # Create rain data n_drops = 10 rain_drops = np.zeros(n_drops, dtype=[('position', float, (2,)), ('size', float), ('growth', float), ('color', float, (4,))]) # Initialize the raindrops in random positions and with # random growth rates. rain_drops['position'] = np.random.uniform(0, 1, (n_drops, 2)) rain_drops['growth'] = np.random.uniform(50, 200, n_drops) print(rain_drops) """ result: [([0.70284885, 0.03590322], 0., 176.4511602 , [0., 0., 0., 0.]) ([0.60838294, 0.49185854], 0., 60.51037667, [0., 0., 0., 0.]) ([0.86525398, 0.65607663], 0., 168.00795695, [0., 0., 0., 0.]) ([0.25812877, 0.14484747], 0., 80.17753717, [0., 0., 0., 0.]) ([0.66021716, 0.90449213], 0., 121.94125106, [0., 0., 0., 0.]) ([0.88306332, 0.51074725], 0., 92.4377108 , [0., 0., 0., 0.]) ([0.68916433, 0.89543162], 0., 90.77596431, [0., 0., 0., 0.]) ([0.7105655 , 0.68628326], 0., 144.88783652, [0., 0., 0., 0.]) ([0.6894679 , 0.90203559], 0., 167.40736266, [0., 0., 0., 0.]) ([0.92558218, 0.34232054], 0., 93.48654986, [0., 0., 0., 0.])] """
到此,关于“np.zeros()函数如何使用”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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