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python中zeros函數的用法

來源:千鋒教育
發布人:xqq
時間: 2024-03-12 23:01:07 1710255667

在Python中,zeros函數是一個非常有用的函數,它可以用來創建一個由零組成的數組。zeros函數的語法如下:

_x000D_

`python

_x000D_

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

_x000D_ _x000D_

其中,shape參數是一個整數或整數元組,用于指定數組的形狀;dtype參數是用于指定數組元素的數據類型,它默認為float;order參數是用于指定數組在內存中的存儲順序,它默認為C。

_x000D_

使用zeros函數創建一個由零組成的數組非常簡單,只需要傳入數組的形狀即可:

_x000D_

`python

_x000D_

import numpy as np

_x000D_

a = np.zeros((2, 3))

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

輸出結果為:

_x000D_ _x000D_

[[0. 0. 0.]

_x000D_

[0. 0. 0.]]

_x000D_ _x000D_

這個數組的形狀是(2, 3),由2行3列的零組成。

_x000D_

除了創建由零組成的數組之外,zeros函數還有很多其他的用法。下面我將為大家介紹一些常見的用法,并回答一些關于zeros函數的常見問題。

_x000D_

## 創建指定數據類型的數組

_x000D_

在默認情況下,zeros函數創建的數組的元素數據類型是float。如果我們想創建一個指定數據類型的數組,可以使用dtype參數。例如,我們可以創建一個由整數組成的數組:

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.zeros((2, 3), dtype=int)

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

輸出結果為:

_x000D_ _x000D_

[[0 0 0]

_x000D_

[0 0 0]]

_x000D_ _x000D_

## 創建指定存儲順序的數組

_x000D_

在默認情況下,zeros函數創建的數組是按照C語言的存儲順序存儲在內存中的。如果我們想創建按照Fortran語言的存儲順序存儲的數組,可以使用order參數。例如,我們可以創建一個按照Fortran語言存儲順序的數組:

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.zeros((2, 3), order='F')

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

輸出結果為:

_x000D_ _x000D_

[[0. 0. 0.]

_x000D_

[0. 0. 0.]]

_x000D_ _x000D_

## 創建一維數組

_x000D_

如果我們想創建一個一維數組,可以將數組的形狀指定為一個整數:

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.zeros(5)

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

輸出結果為:

_x000D_ _x000D_

[0. 0. 0. 0. 0.]

_x000D_ _x000D_

## 創建三維數組

_x000D_

如果我們想創建一個三維數組,可以將數組的形狀指定為一個三元組:

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.zeros((2, 3, 4))

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

輸出結果為:

_x000D_ _x000D_

[[[0. 0. 0. 0.]

_x000D_

[0. 0. 0. 0.]

_x000D_

[0. 0. 0. 0.]]

_x000D_

[[0. 0. 0. 0.]

_x000D_

[0. 0. 0. 0.]

_x000D_

[0. 0. 0. 0.]]]

_x000D_ _x000D_

## 創建與另一個數組形狀相同的數組

_x000D_

如果我們想創建一個與另一個數組形狀相同的數組,可以使用numpy.zeros_like函數。例如,假設我們有一個數組a:

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

_x000D_ _x000D_

我們可以創建一個與a形狀相同的由零組成的數組:

_x000D_

`python

_x000D_

b = np.zeros_like(a)

_x000D_

print(b)

_x000D_ _x000D_

輸出結果為:

_x000D_ _x000D_

[[0 0 0]

_x000D_

[0 0 0]]

_x000D_ _x000D_

## 創建指定維度的單位矩陣

_x000D_

如果我們想創建一個指定維度的單位矩陣,可以使用numpy.eye函數。例如,我們可以創建一個3x3的單位矩陣:

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.eye(3)

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

輸出結果為:

_x000D_ _x000D_

[[1. 0. 0.]

_x000D_

[0. 1. 0.]

_x000D_

[0. 0. 1.]]

_x000D_ _x000D_

## 創建指定維度的對角矩陣

_x000D_

如果我們想創建一個指定維度的對角矩陣,可以使用numpy.diag函數。例如,我們可以創建一個3x3的對角矩陣:

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.diag([1, 2, 3])

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

輸出結果為:

_x000D_ _x000D_

[[1 0 0]

_x000D_

[0 2 0]

_x000D_

[0 0 3]]

_x000D_ _x000D_

## 創建指定維度的全1數組

_x000D_

如果我們想創建一個指定維度的全1數組,可以使用numpy.ones函數。例如,我們可以創建一個2x3的全1數組:

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.ones((2, 3))

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

輸出結果為:

_x000D_ _x000D_

[[1. 1. 1.]

_x000D_

[1. 1. 1.]]

_x000D_ _x000D_

## 創建指定維度的隨機數組

_x000D_

如果我們想創建一個指定維度的隨機數組,可以使用numpy.random.rand函數。例如,我們可以創建一個2x3的隨機數組:

_x000D_

`python

_x000D_

a = np.random.rand(2, 3)

_x000D_

print(a)

_x000D_ _x000D_

輸出結果為:

_x000D_ _x000D_

[[0.002 0.015 0.926]

_x000D_

[0.183 0.619 0.243]]

_x000D_ _x000D_

## zeros函數常見問題解答

_x000D_

### 1. zeros函數創建的數組元素默認是浮點數嗎?

_x000D_

是的,默認情況下,zeros函數創建的數組元素是浮點數。

_x000D_

### 2. 如何創建一個指定數據類型的數組?

_x000D_

可以使用dtype參數來指定數組元素的數據類型。例如,要創建一個由整數組成的數組,可以使用dtype=int。

_x000D_

### 3. zeros函數創建的數組默認是按照C語言的存儲順序存儲的嗎?

_x000D_

是的,默認情況下,zeros函數創建的數組是按照C語言的存儲順序存儲的。

_x000D_

### 4. 如何創建按照Fortran語言存儲順序存儲的數組?

_x000D_

可以使用order參數來指定數組在內存中的存儲順序,它默認為C。如果要創建按照Fortran語言存儲順序存儲的數組,可以將order參數設置為F。

_x000D_

### 5. 如何創建一個一維數組?

_x000D_

將數組的形狀指定為一個整數即可。

_x000D_

### 6. 如何創建一個三維數組?

_x000D_

將數組的形狀指定為一個三元組即可。

_x000D_

### 7. 如何創建一個與另一個數組形狀相同的數組?

_x000D_

可以使用numpy.zeros_like函數來創建一個與另一個數組形狀相同的數組。

_x000D_

### 8. 如何創建一個指定維度的單位矩陣?

_x000D_

可以使用numpy.eye函數來創建一個指定維度的單位矩陣。

_x000D_

### 9. 如何創建一個指定維度的對角矩陣?

_x000D_

可以使用numpy.diag函數來創建一個指定維度的對角矩陣。

_x000D_

### 10. 如何創建一個指定維度的全1數組?

_x000D_

可以使用numpy.ones函數來創建一個指定維度的全1數組。

_x000D_

### 11. 如何創建一個指定維度的隨機數組?

_x000D_

可以使用numpy.random.rand函數來創建一個指定維度的隨機數組。

_x000D_
tags: python教程
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