Die Funktion numpy.zeros() ist eine der wichtigsten Funktionen, die in maschinellen Lernprogrammen weit verbreitet ist. Mit dieser Funktion wird ein Array mit Nullen generiert.
Die Funktion numpy.zeros() stellt ein neues Array mit einer bestimmten Form und einem bestimmten Typ bereit, das mit Nullen gefüllt ist.
Syntax
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C'
Parameter
Form: int oder Tupel von ints
Mit diesem Parameter werden die Abmessungen des Arrays definiert. Dieser Parameter wird für die Form verwendet, in der wir ein Array erstellen möchten, z. B. (3,2) oder 2.
Teilzeichenfolge Java
dtype: Datentyp (optional)
Mit diesem Parameter wird der gewünschte Datentyp für das Array definiert. Standardmäßig ist der Datentyp numpy.float64. Dieser Parameter ist für die Definition nicht unbedingt erforderlich.
Reihenfolge: {'C','F'}(optional)
Dieser Parameter wird verwendet, um die Reihenfolge zu definieren, in der Daten im Speicher gespeichert werden sollen, entweder zeilenorientiert (C-Stil) oder spaltenorientiert (Fortran-Stil).
Jahr in Quartale
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Diese Funktion gibt ein Ndarray zurück. Das Ausgabearray ist das Array mit der angegebenen Form, dem angegebenen Dtyp und der angegebenen Reihenfolge und enthält Nullen.
Beispiel 1: numpy.zeros() ohne dtype und order
import numpy as np a=np.zeros(6) a
Ausgabe:
cpld vs. fpga
array([0., 0., 0., 0., 0., 0.])
Im obigen Code
- Wir haben numpy mit dem Aliasnamen np importiert.
- Wir haben die Variable „a“ deklariert und den zurückgegebenen Wert der Funktion np.zeros() zugewiesen.
- Wir haben in der Funktion einen ganzzahligen Wert übergeben.
- Zuletzt haben wir versucht, den Wert von „a“ auszugeben.
In der Ausgabe wurde ein Array mit Gleitkomma-Ganzzahlen (Nullen) angezeigt.
Beispiel 2: numpy.zeros() ohne Reihenfolge
import numpy as np a=np.zeros((6,), dtype=int) a
Ausgabe:
Maven installieren
array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
Beispiel 3: numpy.zeros() mit Form
import numpy as np a=np.zeros((6,2)) a
Ausgabe:
array([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]])
Im obigen Code
- Wir haben numpy mit dem Aliasnamen np importiert.
- Wir haben die Variable „a“ deklariert und den zurückgegebenen Wert der Funktion np.zeros() zugewiesen.
- Wir haben die Form für die Array-Elemente übergeben.
- Zuletzt haben wir versucht, den Wert von „a“ auszugeben.
In der Ausgabe wurde ein Array mit einer bestimmten Form angezeigt.
Beispiel 4: numpy.zeros() mit der Form
Import numpy as np s1=(3,2) a=np.zeros(s1) a
Ausgabe:
array([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]])
Beispiel 5: numpy.zeros() mit benutzerdefiniertem dtype
Import numpy as np a=np.zeros((3,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) a
Ausgabe:
array([(0, 0), (0, 0), (0, 0)], dtype=[('x', ' <i4'), ('y', ' <i4')]) < pre> <p> <strong>In the above code</strong> </p> <ul> <li>We have imported numpy with alias name np.</li> <li>We have declared the variable 'a' and assigned the returned value of np.zeros() function.</li> <li>We have passed the shape and custom data type in the function.</li> <li>Lastly, we tried to print the value of 'a'. </li> </ul> <p>In the output, an array contains zeros with custom data-type has been shown.</p> <hr></i4'),>