Python numpy zeros用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.zeros 的用法。

用法:

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)

返回给定形状和类型的新数组，用零填充。

参数：

shape： int 或整数元组

新数组的形状，例如 (2, 3) 或 2 。

dtype： 数据类型，可选

数组所需的数据类型，例如 numpy.int8 。默认为 numpy.float64 。

order： {‘C’, ‘F’}，可选，默认：‘C’

是否在内存中以行优先(C 风格)或列优先(Fortran-style)顺序存储多维数据。

like： array_like

允许创建非 NumPy 数组的引用对象。如果作为 like 传入的类似数组支持 __array_function__ 协议，则结果将由它定义。在这种情况下，它确保创建一个与通过此参数传入的数组对象兼容的数组对象。

返回：

out： ndarray

具有给定形状、数据类型和顺序的零数组。

例子：

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

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

>>> np.zeros((2, 1))
array([[ 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', '<i4'), ('y', '<i4')])