numpy.zeros() in Python

Die Funktion numpy.zeros() in Python gibt ein neues Array der angegebenen Form und des angegebenen Typs zurück, wobei der Wert des Elements 0 ist.

Argumente der numpy.zeros() Funktion

Die Syntax der Funktion numpy.zeros() ist:

zeros(shape, dtype=None, order='C')

• Die Form ist ein int oder ein Tupel von ints, um die Größe des Arrays zu definieren.
• Der dtype ist ein optionaler Parameter mit dem Standardwert float. Er wird verwendet, um den Datentyp des Arrays anzugeben, zum Beispiel int.
• Die Anweisung definiert, ob mehrdimensionale Arrays in zeilen-major (C-Stil) oder spalten-major (Fortran-Stil) Reihenfolge im Speicher gespeichert werden sollen.

Python numpy.zeros() Beispiele

Lass uns einige Beispiele für die Erstellung von Arrays mit der numpy zeros() Funktion ansehen.

1. Erstellen eines eindimensionalen Arrays mit Nullen

import numpy as np

array_1d = np.zeros(3)
print(array_1d)

Ausgabe :

[0. 0. 0.]

Beachten Sie, dass die Elemente den Standarddatentyp float haben. Deshalb sind die Nullen 0.

2. Erstellen eines mehrdimensionalen Arrays

import numpy as np

array_2d = np.zeros((2, 3))
print(array_2d)

Ausgabe :

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

3. NumPy Nullarray mit ganzzahligem Datentyp

import numpy as np

array_2d_int = np.zeros((2, 3), dtype=int)
print(array_2d_int)

Ausgabe :

[[0 0 0]
 [0 0 0]]

4. NumPy-Array mit Tupel-Datentyp und Nullen

Wir können die Array-Elemente als Tuple angeben und auch ihre Datentypen festlegen.

import numpy as np

array_mix_type = np.zeros((2, 2), dtype=[('x', 'int'), ('y', 'float')])
print(array_mix_type)
print(array_mix_type.dtype)

Ausgabe :

[[(0, 0.) (0, 0.)]
 [(0, 0.) (0, 0.)]]
[('x', '<i8'), ('y', '<f8')]

Referenz: API-Dokument