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语句格式：

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

参数说明：

shape:整型或元素为整型的序列，表示生成的新数组的shape，如（2，3）或 2。

dtype:生成数组的数据格式，如numpy.int8。默认为numpy.float64。

order:｛'C', 'F'｝可选，是否将多维数据存储为C-或Fortran-contiguous（按行或按列）顺序。

返回值：ndarray，一个指定了shape, dtype, order的零数组。

示例见下：

第四个例子看起来很方便。

Numpy文档原文：

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 numpy.zeros numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C') Return a new array of given shape and type, filled with zeros. Parameters: shape : int or sequence of ints Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2. dtype : data-type, optional The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8. Default is numpy.float64. order : {‘C', ‘F'}, optional Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous (row- or column-wise) order in memory. Returns: out : ndarray

Array of zeros with the given shape, dtype, and order.

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 #指定长度的一维数组 >>> np.zeros(5) array([ 0., 0., 0., 0., 0.])   #指定数据类型，指定长度的一维数组 >>> np.zeros((5,), dtype=int) array([0, 0, 0, 0, 0])   #二维数组 >>> np.zeros((2, 1)) array([[ 0.],   [ 0.]])    >>> s = (2,2) >>> np.zeros(s) array([[ 0., 0.],   [ 0., 0.]])     #指定dtype >>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype array([(0, 0), (0, 0)],   dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])

内容扩展：

python创建数组的方法

直接定义法：

1.直接定义

? 1 matrix=[0,1,2,3]

2.间接定义

? 1 2 matrix=[0 for i in range(4)] print(matrix)

Numpy方法：

Numpy内置了从头开始创建数组的函数：

zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。默认的dtype是float64。

下面是几种常用的创建方法：

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 #coding=utf-8   import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) print a b = np.zeros((2,3)) print b c = np.arange(10) print c d = np.arange(2,10,dtype=np.float) print d e = np.linspace(1.0,4.0,6) print e f = np.indices((3,3)) print f

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原文链接：https://www.py.cn/jishu/jichu/19592.html