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', '), ('y', ')]
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
import numpy as np
array_1=np.ones(2)
print(array_1)
array_2=np.ones((2,3))
print(array_2)
array_3_int=np.ones((2,3),dtype=int)
print(array_3_int)
array_4_type=np.ones((2,3),dtype=[('x','int'),('y','float')])
print(array_4_type)
print(array_4_type.dtype)
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', '), ('y', ')]
希望能帮助到你