numpy.zeros

用例:
numpy.zeros(shape, dtype=float, order=‘C’)
功能:
根据给定的维度和数值类型返回一个新的数组，并用0将该数组进行填充。
参数:

变量名	数据类型	功能
shape	整型或者整型组成的元组	新数组的维度，例如`(2, 3)`或者`2`
dtype	数据类型，可选参数	新数组元素的数据类型，例如`numpy.int8`。默认为`numpy.float64`
order	{‘C’, ‘F’}，可选参数	是否在内存中以C或fortran(行或列)顺序存储多维数据

返回值:

变量名	数据类型	功能
out	n维数组	根据给定的维度、数值类型以及顺序生成的全零数组

示例:

import numpy as np
print('拥有5个元素的全零一维数组：{}'.format(np.zeros(5)))
print('数组的数值类型为np.int：{}'.format(np.zeros((5,), dtype=np.int)))
print('创建一个二维数组：\n{}'.format(np.zeros((2, 1))))
s = (2, 2)
print('或者这样创建一个二维数组：\n{}'.format(np.zeros(s)))

拥有5个元素的全零一维数组：[0. 0. 0. 0. 0.]
数组的数值类型为np.int：[0 0 0 0 0]
创建一个二维数组：
[[0.]
[0.]]
或者这样创建一个二维数组：
[[0. 0.]
[0. 0.]]

# 自定义数据类型
np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')])

array([(0, 0), (0, 0)], dtype=[(‘x’, ‘<i4’), (‘y’, ‘<i4’)])

github链接
https://github.com/wzy6642/numpy-translate

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