NumPy中,数组的类型是 numpy.ndarray

X = np.zeros((3, 5))

这行代码的作用是创建一个名为 X 的二维 NumPy 数组,并将其所有元素初始化为零。让我们逐个解释每个部分:

1.np.zeros: 这是 NumPy 库的一个函数,用于创建一个由零组成的数组。
2.(3, 5): 这是 np.zeros 函数的参数,它确定了数组的形状。在这里,它创建了一个大小为 3 行 5 列的二维数组。
3.X: 这是代码中定义的变量名,用于存储生成的二维零数组。你可以使用这个变量来存储或操作这个数组。

因此,这行代码创建了一个 3 行 5 列的二维 NumPy 数组,所有元素都初始化为零。这种操作在初始化矩阵或二维数组时非常常见。

这个数组X的类型是什么?是列表还是矩阵?

在NumPy中,数组的类型是 numpy.ndarray,而不是Python标准库中的列表或矩阵类型。具体来说,X 是一个NumPy数组对象。
NumPy数组是强大的数据结构,与Python列表相比,它们提供了更多的功能,特别适用于数学运算和科学计算。NumPy数组可以是多维的,可以进行元素级别的操作,支持广播(broadcasting)等功能,使其在数值计算和数据处理方面非常灵活和高效。

import numpy as np

X = np.zeros((3, 5))
print (X)
print({type(X)})

[[0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]]
{<class 'numpy.ndarray'>}

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