El numpy.zeros() La funció retorna una nova matriu de forma i tipus determinats, amb zeros. Sintaxi:
numpy.zeros(shape, dtype = None, order = 'C')>
Paràmetres:
shape : integer or sequence of integers order : C_contiguous or F_contiguous C-contiguous order in memory(last index varies the fastest) C order means that operating row-rise on the array will be slightly quicker FORTRAN-contiguous order in memory (first index varies the fastest). F order means that column-wise operations will be faster. dtype : [optional, float(byDeafult)] Data type of returned array.>
Devolucions:
ndarray of zeros having given shape, order and datatype.>
Codi 1:
Python
# Python Program illustrating> # numpy.zeros method> > import> numpy as geek> > b>=> geek.zeros(>2>, dtype>=> int>)> print>(>'Matrix b :
'>, b)> > a>=> geek.zeros([>2>,>2>], dtype>=> int>)> print>(>'
Matrix a :
'>, a)> > c>=> geek.zeros([>3>,>3>])> print>(>'
Matrix c :
'>, c)> |
funció estàtica en java
>
>
Sortida:
Matrix b : [0 0] Matrix a : [[0 0] [0 0]] Matrix c : [[ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.]]>
Codi 2: manipulació de tipus de dades
Python
# Python Program illustrating> # numpy.zeros method> > import> numpy as geek> > # manipulation with data-types> b>=> geek.zeros((>2>,), dtype>=>[(>'x'>,>'float'>), (>'y'>,>'int'>)])> print>(b)> |
>
>
Sortida:
[(0.0, 0) (0.0, 0)]>
Nota : els zeros, a diferència dels zeros i els buits, no estableixen els valors de la matriu en zero o valors aleatoris respectivament. A més, aquests codis no s'executaran als IDE en línia. Si us plau, executeu-los als vostres sistemes per explorar el funcionament.