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這篇文章主要介紹“np.zeros()函數如何使用”,在日常操作中,相信很多人在np.zeros()函數如何使用問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”np.zeros()函數如何使用”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
numpy.zeros(shape, dtype=float)
各個參數意義:
shape:創建的新數組的形狀(維度)。
dtype:創建新數組的數據類型。
返回值:給定維度的全零數組。
import numpy as np array = np.zeros([2, 3]) print(array) print(array.dtype) """ result: [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] float64 """
可以看到我們成功創建了一個2行3列的全零二維數組。并且創建的數組中的數據類型是np.float64類型。
import numpy as np array = np.zeros([2, 3], dtype=np.int32) print(array) print(array.dtype) """ result: [[0 0 0] [0 0 0]] int32 """
可以看到,這里我們同樣成功創建了一個2行3列的全零二維數組。并且我們指定了其數據類型為np.int32。
import numpy as np # Create rain data n_drops = 10 rain_drops = np.zeros(n_drops, dtype=[('position', float, (2,)), ('size', float), ('growth', float), ('color', float, (4,))]) # Initialize the raindrops in random positions and with # random growth rates. rain_drops['position'] = np.random.uniform(0, 1, (n_drops, 2)) rain_drops['growth'] = np.random.uniform(50, 200, n_drops) print(rain_drops) """ result: [([0.70284885, 0.03590322], 0., 176.4511602 , [0., 0., 0., 0.]) ([0.60838294, 0.49185854], 0., 60.51037667, [0., 0., 0., 0.]) ([0.86525398, 0.65607663], 0., 168.00795695, [0., 0., 0., 0.]) ([0.25812877, 0.14484747], 0., 80.17753717, [0., 0., 0., 0.]) ([0.66021716, 0.90449213], 0., 121.94125106, [0., 0., 0., 0.]) ([0.88306332, 0.51074725], 0., 92.4377108 , [0., 0., 0., 0.]) ([0.68916433, 0.89543162], 0., 90.77596431, [0., 0., 0., 0.]) ([0.7105655 , 0.68628326], 0., 144.88783652, [0., 0., 0., 0.]) ([0.6894679 , 0.90203559], 0., 167.40736266, [0., 0., 0., 0.]) ([0.92558218, 0.34232054], 0., 93.48654986, [0., 0., 0., 0.])] """
到此,關于“np.zeros()函數如何使用”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!
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