IL numpy.zeros() la funzione restituisce un nuovo array di forma e tipo specificati, con zeri. Sintassi:
numpy.zeros(shape, dtype = None, order = 'C')>
Parametri:
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.>
Ritorna :
caso interruttore java
ndarray of zeros having given shape, order and datatype.>
Codice 1:
Pitone
# 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)> |
>
>
Produzione :
Matrix b : [0 0] Matrix a : [[0 0] [0 0]] Matrix c : [[ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.]]>
Codice 2: Manipolazione dei tipi di dati
Pitone
oggetto nella programmazione Java
# 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)> |
>
lupo o volpe
>
Produzione :
[(0.0, 0) (0.0, 0)]>
Nota : zeros, a differenza di zero e vuoto, non imposta i valori dell'array rispettivamente su zero o valori casuali. Inoltre, questi codici non verranno eseguiti sugli IDE online. Si prega di eseguirli sui vostri sistemi per esplorarne il funzionamento.