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语句格式:

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

参数说明:

shape:整型或元素为整型的序列,表示生成的新数组的shape,如(2,3)或 2。

dtype:生成数组的数据格式,如numpy.int8。默认为numpy.float64。

order:{'C', 'F'}可选,是否将多维数据存储为C-或Fortran-contiguous(按行或按列)顺序。

返回值:ndarray,一个指定了shape, dtype, order的零数组。

示例见下:

第四个例子看起来很方便。

Numpy文档原文:

numpy.zeros
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
Return a new array of given shape and type, filled with zeros.
Parameters:
shape : int or sequence of ints
Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2.
dtype : data-type, optional
The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8. Default is numpy.float64.
order : {‘C', ‘F'}, optional
Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous (row- or column-wise) order in memory.
Returns:
out : ndarray

Array of zeros with the given shape, dtype, and order.

#指定长度的一维数组
> np.zeros(5)
array([ 0., 0., 0., 0., 0.])
 
#指定数据类型,指定长度的一维数组
> np.zeros((5,), dtype=int)
array([0, 0, 0, 0, 0])
 
#二维数组
> np.zeros((2, 1))
array([[ 0.],
  [ 0.]])
  
> s = (2,2)
> np.zeros(s)
array([[ 0., 0.],
  [ 0., 0.]])
  
 #指定dtype
> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype
array([(0, 0), (0, 0)],
  dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])

内容扩展:

python创建数组的方法

直接定义法:

1.直接定义

matrix=[0,1,2,3]

2.间接定义

matrix=[0 for i in range(4)]
print(matrix)

Numpy方法:

Numpy内置了从头开始创建数组的函数:

zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。默认的dtype是float64。

下面是几种常用的创建方法:

#coding=utf-8

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
print a
b = np.zeros((2,3))
print b
c = np.arange(10)
print c
d = np.arange(2,10,dtype=np.float)
print d
e = np.linspace(1.0,4.0,6)
print e
f = np.indices((3,3))
print f
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