函数调用方法:
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numpy.zeros(shape, dtype = float ) |
各个参数意义:
- shape:创建的新数组的形状(维度)。
- dtype:创建新数组的数据类型。
- 返回值:给定维度的全零数组。
基础用法:
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import numpy as np array = np.zeros([ 2 , 3 ]) print (array) print (array.dtype) """ result: [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] float64 """ |
可以看到我们成功创建了一个2行3列的全零二维数组。并且创建的数组中的数据类型是np.float64类型。
进阶用法:
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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,这里我们同样成功创建了一个2行3列的全零二维数组。并且我们指定了其数据类型为np.int32。
最高级的用法:
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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.])] """ |
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原文链接:https://blog.csdn.net/u011699626/article/details/122193581