Numpy：zero()函数

1 zero()函数

import numpy as npnp.zeros(shape, dtype=float, order=‘C’)

2 参数

shape

对第一个属性shape传入一个数字，它将生成一个一维的向量。

import numpy as np Zero =  np.zeros(10)print（Zero）
print(Zero.shape)# result[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]（10，）

对shape传入一个元组，它将生成以元组中各数字作为维度值的矩阵。

import numpy as np Zero =  np.zeros(（4,3）)print（Zero）
print(Zero.shape)# result[[0. 0. 0.][0. 0. 0.][0. 0. 0.][0. 0. 0.]]（4,3）

dtype

dtype:数据类型，可选参数，默认numpy.float64。

dtype类型	含义
t	位域，如t4代表4位
b	布尔值，true or false
i	整数，如i8(64位）
u	无符号整数，u8(64位）
f	浮点数，f8（64位）
c	浮点负数
o	对象
s, a	字符串，s24
u	unicode,u24

order

可选参数，c代表与c语言类似，行优先；F代表列优先。

参考：

https://blog.csdn.net/qq_26948675/article/details/54318917

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[转载] Numpy 数学函数及逻辑函数
参考链接: Numpy 数学函数目录一.向量化和广播二.数学函数算数运算 numpy.add numpy.subtract numpy.multiply numpy.divide numpy. ...

Numpy：zero()函数

1 zero()函数

2 参数

shape

dtype

order

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