Python numpy.zeros函数方法的使用

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 NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。numpy.zeros 函数用于创建一个指定形状（shape）和数据类型（dtype）的数组，并用零填充该数组。

 参考文档：Python numpy.zeros函数方法的使用-CJavaPy

numpy.zeros

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

返回指定形状和数据类型的新数组，用0填充。

参数：	shape：数组的形状，可以是一个整数或者整数元组，用来指定数组的维度，例如，(2, 3) 或2 dtype：数据类型，可选 数组的所需数据类型，例如，numpy.int8。默认是 numpy.float64。 order ： {'C'，'F'}，可选，默认：'C' 指定数组在内存中的存储顺序，可以是 'C' 表示按行主序存储，或者是 'F' 表示按列主序存储。默认是 'C'。
返回：	返回值类型： ndarray 返回指定形状，数据类型和顺序，并且值的零的数组。

注意：zeros与empty不同的是，zeors会初始化数组中的值为0，empty不会做初始化，需要手动去初始化，性能可能会稍微有点提升，这点是它们的区别，但它们的作用相同的。

使用示例，

import numpy as np

# 创建一个长度为 5 的零数组
arr1 = np.zeros(5)
print("数组1:")
print(arr1)

# 创建一个长度为 5、数据类型为整数的零数组
arr2 = np.zeros((5,), dtype=int)
print("\n数组2:")
print(arr2)

# 创建一个形状为 (2, 1) 的零数组
arr3 = np.zeros((2, 1))
print("\n数组3:")
print(arr3)

# 创建一个形状为 (2, 2) 的零数组
s = (2, 2)
arr4 = np.zeros(s)
print("\n数组4:")
print(arr4)

# 创建一个自定义数据类型的零数组
arr5 = np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # 自定义数据类型
print("\n数组5:")
print(arr5)

参考文档：Python numpy.zeros函数方法的使用-CJavaPy

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