The numpy.zeros() funkcja zwraca nową tablicę o podanym kształcie i typie, zawierającą zera. Składnia:
numpy.zeros(shape, dtype = None, order = 'C')>
Parametry:
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.>
Zwroty :
ndarray of zeros having given shape, order and datatype.>
Kod 1:
Pyton
postać normalna Greibacha
# 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)> |
>
>
Wyjście :
Matrix b : [0 0] Matrix a : [[0 0] [0 0]] Matrix c : [[ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.]]>
Kod 2: Manipulowanie typami danych
Pyton
alternatywa dla xamppa
# 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)> |
>
>
Wyjście :
[(0.0, 0) (0.0, 0)]>
Notatka : zera, w przeciwieństwie do zer i pustych, nie ustawiają wartości tablicy odpowiednio na zero lub wartości losowe. Ponadto kody te nie będą działać w internetowych środowiskach IDE. Uruchom je w swoich systemach, aby sprawdzić działanie.