python如何建立全零数组_Python

python如何建立全零数组

2020-07-20 10:26晓曦&sea Python

在本篇内容里小编给大家分享了关于python建立全零数组的方法，需要的朋友们跟着学习下吧。

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