npzeros函数如何使用

np.zeros() 函数

Python 是一种高级编程语言，为了快速、高效地处理各种数据，numpy 库是必不可少的。numpy 提供了一系列的函数和工具来操作数组和矩阵。其中之一是关于创建矩阵或数组的函数 np.zeros() 。这个函数被广泛应用，本篇文章就来介绍 np.zeros() 函数的使用方法。

用法：

使用 np.zeros() 函数创建一个 M×N 的矩阵，矩阵中的元素都初始化为 0。

import numpy as np

#创建一个二维 3x4 的全 0 数组
a = np.zeros((3, 4))
print(a)

上面的代码的输出结果是：

[ [ 0.  0.  0.  0.]
         [ 0.  0.  0.  0.]
         [ 0.  0.  0.  0.]]

同样，可以使用这个函数创建三维数组，如下所示：

import numpy as np

#创建一个三维 2x3x4 的全 0 数组
b = np.zeros((2, 3, 4))
print(b)

输出结果如下：

[[[ 0.  0.  0.  0.]
   [ 0.  0.  0.  0.]
   [ 0.  0.  0.  0.]]

  [[ 0.  0.  0.  0.]
   [ 0.  0.  0.  0.]
   [ 0.  0.  0.  0.]]]

参数：

np.zeros() 函数有几个可选的参数:

参数名	默认值	含义
shape	必要	数组维度，如（M，N）或（M，N，K）
dtype	float64	数据类型
order	C	数组展示形式

指定数据类型 dtype：

通过指定参数 dtype 可以使用不同的数据类型进行存储，如下所示：

import numpy as np

#创建一个二维 3x4 的全 0 整数数组
a = np.zeros((3,4), dtype = int)
print(a)

输出结果如下：

[[0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]]

除了存储各种数据类型外，np.zeros() 函数还可以存储复数值，使用 complex 类型参数即可，如下所示：

import numpy as np

#创建一个二维 3x4 的全 0 复数数组
a = np.zeros((3,4), dtype = complex)
print(a)

输出结果如下：

[[ 0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j]
 [ 0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j]
 [ 0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j]]

总结：

本篇文章介绍了 numpy 库中的一个非常常用的函数：np.zeros() 是用来创建全 0 的数组。可以通过设定数组的维度、数据类型等参数来创建不同格式的数组。学会并熟练应用 np.zeros() 函数，可以提高代码编写的效率和质量。

内容就到这里。非常感谢您的耐心阅读和观看。如果有任何问题，请在评论区留言，我会尽全力回复。如果喜欢这篇文章，欢迎分享给您的朋友。