Что такое zeros в питоне

Что такое функция numpy.zeros() в Python — примеры

В данном руководстве рассмотрим, что такое функция numpy.zeros() в Python. Она создает новый массив нулей указанной формы и типа данных.

Синтаксис

Параметры

Метод numpy.zeros() принимает три параметра, один из которых является необязательным.

• Первый параметр — это shape, целое число или последовательность целых чисел.
• Второй параметр — datatype, является необязательным и представляет собой тип данных возвращаемого массива. Если вы не определите тип данных, np.zeros() по умолчанию будет использовать тип данных с плавающей запятой.
• Третий параметр — это order, представляющий порядок в памяти, такой как C_contiguous или F_contiguous.

Возвращаемое значение

Функция np zeros() возвращает массив со значениями элементов в виде нулей.

Примеры программ с методом numpy.zeros() в Python

Пример 1

Проблема с np.array() заключается в том, что он не всегда эффективен и довольно громоздок в случае, если вам нужно создать обширный массив или массив с большими размерами.

Метод NumPy zeros() позволяет создавать массивы, содержащие только нули. Он используется для получения нового массива заданных форм и типов, заполненных нулями.

Пример 2

В этом примере мы видим, что после передачи формы матрицы мы получаем нули в качестве ее элемента, используя numpy zeros(). Таким образом, 1-й пример имеет размер 1 × 4, и все значения, заполненные нулями, такие же, как и в двух других матрицах.

В третьей матрице, arr3, все они являются числами с плавающей запятой. Помните, что элементы массива Numpy должны иметь один и тот же тип данных, и если мы не определим тип данных, то функция по умолчанию будет создавать числа с плавающей запятой.

Пример 3

Мы можем создавать массивы определенной формы, указав параметр shape.

Источник

numpy.zeros#

Return a new array of given shape and type, filled with zeros.

Parameters : shape int or tuple of ints

Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2 .

dtype data-type, optional

The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8 . Default is numpy.float64 .

order , optional, default: ‘C’

Whether to store multi-dimensional data in row-major (C-style) or column-major (Fortran-style) order in memory.

like array_like, optional

Reference object to allow the creation of arrays which are not NumPy arrays. If an array-like passed in as like supports the __array_function__ protocol, the result will be defined by it. In this case, it ensures the creation of an array object compatible with that passed in via this argument.

Array of zeros with the given shape, dtype, and order.

Return an array of zeros with shape and type of input.

Return a new uninitialized array.

Return a new array setting values to one.

Return a new array of given shape filled with value.

>>> np.zeros((5,), dtype=int) array([0, 0, 0, 0, 0]) 

>>> s = (2,2) >>> np.zeros(s) array([[ 0., 0.], [ 0., 0.]]) 

>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype array([(0, 0), (0, 0)], dtype=[('x', ' 

Источник

numpy.zeros#

Return a new array of given shape and type, filled with zeros.

Parameters : shape int or tuple of ints

Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2 .

dtype data-type, optional

The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8 . Default is numpy.float64 .

order , optional, default: ‘C’

Whether to store multi-dimensional data in row-major (C-style) or column-major (Fortran-style) order in memory.

like array_like, optional

Reference object to allow the creation of arrays which are not NumPy arrays. If an array-like passed in as like supports the __array_function__ protocol, the result will be defined by it. In this case, it ensures the creation of an array object compatible with that passed in via this argument.

Array of zeros with the given shape, dtype, and order.

Return an array of zeros with shape and type of input.

Return a new uninitialized array.

Return a new array setting values to one.

Return a new array of given shape filled with value.

>>> np.zeros((5,), dtype=int) array([0, 0, 0, 0, 0]) 

>>> s = (2,2) >>> np.zeros(s) array([[ 0., 0.], [ 0., 0.]]) 

>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype array([(0, 0), (0, 0)], dtype=[('x', ' 

Источник

numpy.zeros#

Return a new array of given shape and type, filled with zeros.

Parameters : shape int or tuple of ints

Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2 .

dtype data-type, optional

The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8 . Default is numpy.float64 .

order , optional, default: ‘C’

Whether to store multi-dimensional data in row-major (C-style) or column-major (Fortran-style) order in memory.

like array_like, optional

Reference object to allow the creation of arrays which are not NumPy arrays. If an array-like passed in as like supports the __array_function__ protocol, the result will be defined by it. In this case, it ensures the creation of an array object compatible with that passed in via this argument.

Array of zeros with the given shape, dtype, and order.

Return an array of zeros with shape and type of input.

Return a new uninitialized array.

Return a new array setting values to one.

Return a new array of given shape filled with value.

>>> np.zeros((5,), dtype=int) array([0, 0, 0, 0, 0]) 

>>> s = (2,2) >>> np.zeros(s) array([[ 0., 0.], [ 0., 0.]]) 

>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype array([(0, 0), (0, 0)], dtype=[('x', ' 

Источник

numpy.zeros#

Return a new array of given shape and type, filled with zeros.

Parameters : shape int or tuple of ints

Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2 .

dtype data-type, optional

The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8 . Default is numpy.float64 .

order , optional, default: ‘C’

Whether to store multi-dimensional data in row-major (C-style) or column-major (Fortran-style) order in memory.

like array_like, optional

Reference object to allow the creation of arrays which are not NumPy arrays. If an array-like passed in as like supports the __array_function__ protocol, the result will be defined by it. In this case, it ensures the creation of an array object compatible with that passed in via this argument.

Array of zeros with the given shape, dtype, and order.

Return an array of zeros with shape and type of input.

Return a new uninitialized array.

Return a new array setting values to one.

Return a new array of given shape filled with value.

>>> np.zeros((5,), dtype=int) array([0, 0, 0, 0, 0]) 

>>> s = (2,2) >>> np.zeros(s) array([[ 0., 0.], [ 0., 0.]]) 

>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype array([(0, 0), (0, 0)], dtype=[('x', ' 

Источник