В данном руководстве рассмотрим, что такое функция numpy.zeros() в Python. Она создает новый массив нулей указанной формы и типа данных.
Синтаксис
|
1 |
numpy.zeros(shape, dtype, order) |
Параметры
Метод numpy.zeros() принимает три параметра, один из которых является необязательным.
- Первый параметр — это shape, целое число или последовательность целых чисел.
- Второй параметр — datatype, является необязательным и представляет собой тип данных возвращаемого массива. Если вы не определите тип данных, np.zeros() по умолчанию будет использовать тип данных с плавающей запятой.
- Третий параметр — это order, представляющий порядок в памяти, такой как C_contiguous или F_contiguous.
Возвращаемое значение
Функция np zeros() возвращает массив со значениями элементов в виде нулей.
Примеры программ с методом numpy.zeros() в Python
Пример 1
|
1 2 3 |
import numpy as np print(np.array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]])) |
Выход
|
1 2 |
[[0 0 0] [0 0 0]] |
Проблема с np.array() заключается в том, что он не всегда эффективен и довольно громоздок в случае, если вам нужно создать обширный массив или массив с большими размерами.
Метод NumPy zeros() позволяет создавать массивы, содержащие только нули. Он используется для получения нового массива заданных форм и типов, заполненных нулями.
Пример 2
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
import numpy as np arr1 = np.zeros(4, dtype=int) print("Matrix arr1 : \n", arr1) arr2 = np.zeros([2, 2], dtype=int) print("\nMatrix arr2 : \n", arr2) arr3 = np.zeros([3, 3]) print("\nMatrix arr3 : \n", arr3) |
Выход
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
Matrix arr1 : [0 0 0 0] Matrix arr2 : [[0 0] [0 0]] Matrix arr3 : [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] |
В этом примере мы видим, что после передачи формы матрицы мы получаем нули в качестве ее элемента, используя numpy zeros(). Таким образом, 1-й пример имеет размер 1 × 4, и все значения, заполненные нулями, такие же, как и в двух других матрицах.
В третьей матрице, arr3, все они являются числами с плавающей запятой. Помните, что элементы массива Numpy должны иметь один и тот же тип данных, и если мы не определим тип данных, то функция по умолчанию будет создавать числа с плавающей запятой.
Пример 3
Мы можем создавать массивы определенной формы, указав параметр shape.
|
1 2 3 |
import numpy as np print(np.zeros(shape=(2, 3))) |
Выход
|
1 2 |
[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] |
Технически вам не нужно явно вызывать параметр shape =; вы можете определить форму с помощью кортежа значений. Python сделает вывод, что он относится к форме (т. е. форма является «позиционным аргументом»).
|
1 2 3 |
import numpy as np print(np.zeros((2, 3))) |
Выход
|
1 2 |
[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] |
Можно создавать массивы Numpy с определенной формой, но не включать параметр shape= в синтаксис.
