Funkcija numpy.zeros() yra viena iš svarbiausių funkcijų, plačiai naudojama mašininio mokymosi programose. Ši funkcija naudojama generuoti masyvą, kuriame yra nuliai.
Funkcija numpy.zeros() pateikia naują nurodytos formos ir tipo masyvą, kuris užpildytas nuliais.
Sintaksė
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C'
Parametrai
forma: int arba int eilė
Šis parametras naudojamas masyvo matmenims apibrėžti. Šis parametras naudojamas formai, kurioje norime sukurti masyvą, pvz., (3, 2) arba 2.
dtype: duomenų tipas (neprivaloma)
Šis parametras naudojamas norint apibrėžti pageidaujamą masyvo duomenų tipą. Pagal numatytuosius nustatymus duomenų tipas yra numpy.float64. Šis parametras nėra būtinas nustatant.
tvarka: {'C','F'} (neprivaloma)
Šis parametras naudojamas norint nustatyti tvarką, kuria norime saugoti duomenis atmintyje arba pagrindinės eilutės (C stilius) arba pagrindinės stulpelio (Fortran stiliaus)
Grįžti
Ši funkcija grąžina ndarray. Išvesties masyvas yra masyvas su nurodyta forma, dtype, tvarka ir jame yra nuliai.
1 pavyzdys: numpy.zeros() be dtype ir tvarkos
import numpy as np a=np.zeros(6) a
Išvestis:
array([0., 0., 0., 0., 0., 0.])
Aukščiau pateiktame kode
- Mes importavome numpy su slapyvardžiu np.
- Mes paskelbėme kintamąjį 'a' ir priskyrėme grąžintą funkcijos np.zeros() reikšmę.
- Funkcijoje perdavėme sveikojo skaičiaus reikšmę.
- Galiausiai bandėme atspausdinti „a“ reikšmę.
Išvestyje buvo parodytas masyvas su slankiojo kablelio sveikaisiais skaičiais (nuliais).
2 pavyzdys: numpy.zeros() be tvarkos
import numpy as np a=np.zeros((6,), dtype=int) a
Išvestis:
array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
3 pavyzdys: numpy.zeros() su forma
import numpy as np a=np.zeros((6,2)) a
Išvestis:
array([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]])
Aukščiau pateiktame kode
- Mes importavome numpy su slapyvardžiu np.
- Mes paskelbėme kintamąjį 'a' ir priskyrėme grąžintą funkcijos np.zeros() reikšmę.
- Perdavėme masyvo elementų formą.
- Galiausiai bandėme atspausdinti „a“ reikšmę.
Išvestyje parodytas nurodytos formos masyvas.
4 pavyzdys: numpy.zeros() su forma
Import numpy as np s1=(3,2) a=np.zeros(s1) a
Išvestis:
array([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]])
5 pavyzdys: numpy.zeros() su pasirinktiniu dtype
Import numpy as np a=np.zeros((3,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) a
Išvestis:
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'),>