这篇文章主要讲解了“python中的np.zeros()和np.ones()函数怎么使用”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“python中的np.zeros()和np.ones()函数怎么使用”吧!
返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组
zeros(shape, dtype=float, order='C')
shape:表示形状
dtype:数据类型,可选参数,默认numpy.float64
order:可选参数,c代表行优先;F代表列优先
import numpy as np array_1=np.zeros(5) print(array_1)
output
输出:
[0. 0. 0. 0. 0.]
import numpy as np array_1=np.zeros((5,2)) print(array_1)
output
输出:
[[0. 0.]
[0. 0.]
[0. 0.]
[0. 0.]
[0. 0.]]
import numpy as np array_3_int=np.zeros((5,2),dtype=int) print(array_3_int)
output
输出:
[[0 0]
[0 0]
[0 0]
[0 0]
[0 0]]
我们不仅可以将数组元素指定为元组 ,也可指定它的数据类型
import numpy as np array_4_type=np.zeros((5,2),dtype=[('x','int'),('y','float')]) print(array_4_type) print(array_4_type.dtype)
output
输出:
[[(0, 0.) (0, 0.)]
[(0, 0.) (0, 0.)]
[(0, 0.) (0, 0.)]
[(0, 0.) (0, 0.)]
[(0, 0.) (0, 0.)]]
[('x', '<i4'), ('y', '<f8')]
np.ones()和np.zeros()十分相似
Python np.ones()函数返回给定形状和数据类型的新数组,其中元素的值设置为1
np.ones()举例说明
[[(0, 0.) (0, 0.)] [(0, 0.) (0, 0.)] [(0, 0.) (0, 0.)] [(0, 0.) (0, 0.)] [(0, 0.) (0, 0.)]] [('x', '<i4'), ('y', '<f8')]
output
输出:
[1. 1.]
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
[[1 1 1]
[1 1 1]]
[[(1, 1.) (1, 1.) (1, 1.)]
[(1, 1.) (1, 1.) (1, 1.)]]
[('x', '<i4'), ('y', '<f8')]
感谢各位的阅读,以上就是“python中的np.zeros()和np.ones()函数怎么使用”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对python中的np.zeros()和np.ones()函数怎么使用这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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