np.zeros用法
numpy.zeros(shape, dtype=float, order=’C’) 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.
Examples
np.zeros(5) array([ 0., 0., 0., 0., 0.])
np.zeros((5,), dtype=np.int) array([0, 0, 0, 0, 0])
np.zeros((2, 1)) array([[ 0.], [ 0.]])
np.zeros((2,2)) array([[ 0., 0.], [ 0., 0.]])
np.zeros((2,), dtype=[(‘x’, ‘i4’), (‘y’, ‘i4’)]) # custom dtype array([(0, 0), (0, 0)], dtype=[(‘x’, ‘
>>>y = np.zeros((2,3,4)) array([[[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]]]) y.ndim = 3结果是一个大矩阵，这个大矩阵有2行1列，每行有一个3×4的小矩阵组成。
>>> y = np.zeros((3,4,2),int) array([[[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]], [[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]], [[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]]) y.ndim = 3结果是一个大矩阵，这个大矩阵有3行1列，每行有一个4×2的小矩阵组成。
>>> y = np.zeros((3,2,2,2),int) array([[[[0, 0], [0, 0]], [[0, 0], [0, 0]]], [[[0, 0], [0, 0]], [[0, 0], [0, 0]]], [[[0, 0], [0, 0]], [[0, 0], [0, 0]]]]) >>> y.ndim = 4这类矩阵要从后往前看，也就是先生成了一个2*2*的矩阵，再把这个小矩阵向下复制一次生成*4*2的矩阵，最后一个3是把刚才生成的矩阵再向下复制3次，也就是3个4*2矩阵的叠加。
