numpy.zeros

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)

返回一个给定形状和类型的新数组,填充为零.

参数:

shape整数或整数的元组

新数组的形状,例如 (2, 3) 或 2.

dtype数据类型,可选

数组所需的数据类型,例如 numpy.int8.默认是 numpy.float64.

order{‘C’, ‘F’}, 可选, 默认: ‘C’

是否将多维数据在内存中按行优先（C风格）或列优先（Fortran风格）顺序存储.

likearray_like, 可选

引用对象以允许创建不是 NumPy 数组的数组.如果作为 like 传递的类数组对象支持 __array_function__ 协议,结果将由它定义.在这种情况下,它确保创建一个与此参数传递的对象兼容的数组对象.

在 1.20.0 版本加入.

返回:

outndarray

具有给定形状、dtype 和顺序的零数组.

参见

zeros_like

返回一个形状和类型与输入相同的零数组.

empty

返回一个新的未初始化的数组.

ones

返回一个将值设置为一的新数组.

full

返回一个给定形状并用值填充的新数组.

示例

>>> import numpy as np
>>> np.zeros(5)
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

>>> np.zeros((5,), dtype=int)
array([0, 0, 0, 0, 0])

>>> np.zeros((2, 1))
array([[ 0.],
       [ 0.]])

>>> s = (2,2)
>>> np.zeros(s)
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])

>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype
array([(0, 0), (0, 0)],
      dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])