Hướng dẫn dùng zeros python python
|
NumPy zeros() được sử dụng để tạo một mảng mới gồm các hình dạng và kiểu đã cho chứa đầy các giá trị bằng không. Hàm zeros () nhận ba đối số và trả về mảng chứa đầy các giá trị động theo mặc định. Chúng tôi có thể tùy chỉnh loại dữ liệu cụ thể và thứ tự bằng cách chuyển các tham số này. Show
Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cú pháp hàm zero (), các tham số, giá trị trả về và cách sử dụng nó để tạo ndarray chứa đầy các số không với các ví dụ.
1. Ví dụ nhanh về hàm số không NumPy () trong PythonNếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách sử dụng hàm zeros () để tạo mảng NumPy chứa đầy các giá trị bằng không.
# Below are the quick examples
# Example 1: Create 1-D array use numpy.zeros()
arr = np.zeros(9)
# Example 2: For integer array of zeros
arr = np.zeros(7, int)
# Example 3: Create two-dimensional array with zeros
arr = np.zeros((4,5))
# Example 4: Create three-dimensional array with zeros
arr = np.zeros((4, 3, 5))
# Example 5: Create array with heterogeneous data types
arr = np.zeros((3,2), dtype=[('x', 'int'), ('y', 'float')])
2. Cú pháp của các số không NumPy ()Sau đây là cú pháp để tạo numpy.zeros(). # Python numpy.zeros() Syntax numpy.zeros(shape, dtype=float, order="C") 2.1 Các tham số của số không ()
2.2 Giá trị trả về của các số không ()Nó trả về dãy số không với hình dạng, thứ tự và kiểu dữ liệu đã cho. 3. Sử dụng các số không Numpy ()Sử dụng NumPy zeros() để tạo ndarray chứa đầy số 0, nó là một trong những hàm quan trọng nhất trong thư viện NumPy. Nó tạo ra một mảng mới có hình dạng và kiểu đã cho, được lấp đầy bởi các số không. Nó trả về các số không nổi của ndarray theo mặc định. Hãy tạo mảng NumPy bằng cách sử dụng các số không (). Trong ví dụ sau, tôi đang chuyển một giá trị số nguyên duy nhất ‘9’ vào hàm NumPy zeros () mà không chỉ định loại dữ liệu và thứ tự. Điều này tạo ra một mảng một chiều NumPy có kích thước 9 với các số không. Kiểu dữ liệu mặc định là float. import numpy as np # Get 1-D array filled with zeros arr = np.zeros(9) print(arr) # Output # [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] Hàm này cung cấp một tham số cho kiểu dữ liệu tùy chỉnh. # Get 1-D array with specified datatype arr = np.zeros(7, int) print(arr) # Output # [0 0 0 0 0 0 0] 4. Tạo Mảng NumPy 2-D với ZerosĐể tạo mảng số không hai chiều, hãy sử dụng hình dạng của cột và hàng làm giá trị shape. Ví dụ sau tạo một mảng NumPy với 4 hàng và 5s được điền bằng giá trị 0. # Create two-dimensional array with zeros arr = np.zeros((4,5)) print(arr) # Output # [[0. 0. 0. 0. 0.] # [0. 0. 0. 0. 0.] # [0. 0. 0. 0. 0.] # [0. 0. 0. 0. 0.]] 5. Nhận mảng ba chiều với Zeros được lấp đầyĐể tạo một mảng ba chiều gồm các số không, hãy chuyển hình dạng dưới dạng một bộ vào shape. Ví dụ sau lấy một mảng hình dạng 3 chiều Numpy (4, 3, 5) số không. # Create three-dimensional array with zeros arr = np.zeros((4, 3, 5)) print(arr) Sản lượng thấp hơn sản lượng. [[[0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.]] [[0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.]] [[0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.]] [[0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.]]] 6. Nhận một mảng Sử dụng các số không () với các kiểu dữ liệu không đồng nhấtĐể tạo mảng có kiểu dữ liệu không đồng nhất, hãy chỉ định kiểu bạn muốn sử dụng dtype tham số.
# Create array with heterogeneous data types
arr = np.zeros((3,2), dtype=[('x', 'int'), ('y', 'float')])
print(arr)
# Output
# [[(0, 0.) (0, 0.)]
# [(0, 0.) (0, 0.)]
# [(0, 0.) (0, 0.)]]
7. Kết luậnTrong bài viết này, tôi đã giải thích khái niệm về NumPy zeros() và sử dụng hàm này để tạo ndarray của các hình dạng cụ thể và kiểu dữ liệu chứa đầy các số không. Học vui vẻ !! Bạn cũng có thể thíchNgười giới thiệu |
