A função numpy.zeros() é uma das funções mais significativas, amplamente usada em programas de aprendizado de máquina. Esta função é usada para gerar um array contendo zeros.
A função numpy.zeros() fornece um novo array de determinado formato e tipo, que é preenchido com zeros.
Sintaxe
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C'
Parâmetros
forma: int ou tupla de ints
Este parâmetro é usado para definir as dimensões do array. Este parâmetro é usado para a forma na qual queremos criar um array, como (3,2) ou 2.
d flip-flop
dtype: tipo de dados (opcional)
Este parâmetro é usado para definir o tipo de dados desejado para o array. Por padrão, o tipo de dados é numpy.float64. Este parâmetro não é essencial para definição.
ordem: {'C','F'}(opcional)
Este parâmetro é usado para definir a ordem em que queremos armazenar os dados na memória, seja linha principal (estilo C) ou coluna principal (estilo Fortran)
Retornar
Esta função retorna um ndarray. A matriz de saída é a matriz com forma, tipo e ordem especificados e contém zeros.
Exemplo 1: numpy.zeros() sem dtype e ordem
import numpy as np a=np.zeros(6) a
Saída:
array([0., 0., 0., 0., 0., 0.])
No código acima
- Importamos numpy com o nome alternativo np.
- Declaramos a variável 'a' e atribuímos o valor retornado da função np.zeros().
- Passamos um valor inteiro na função.
- Por último, tentamos imprimir o valor de 'a'.
Na saída, um array com inteiros de ponto flutuante (zeros) foi mostrado.
Exemplo 2: numpy.zeros() sem ordem
import numpy as np a=np.zeros((6,), dtype=int) a
Saída:
array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
Exemplo 3: numpy.zeros() com forma
import numpy as np a=np.zeros((6,2)) a
Saída:
array([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]])
No código acima
- Importamos numpy com o nome alternativo np.
- Declaramos a variável 'a' e atribuímos o valor retornado da função np.zeros().
- Passamos a forma dos elementos do array.
- Por último, tentamos imprimir o valor de 'a'.
Na saída, uma matriz de determinada forma foi mostrada.
Exemplo 4: numpy.zeros() com a forma
Import numpy as np s1=(3,2) a=np.zeros(s1) a
Saída:
array([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]])
Exemplo 5: numpy.zeros() com dtype personalizado
Import numpy as np a=np.zeros((3,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) a
Saída:
array([(0, 0), (0, 0), (0, 0)], dtype=[('x', ' <i4'), ('y', ' <i4')]) < pre> <p> <strong>In the above code</strong> </p> <ul> <li>We have imported numpy with alias name np.</li> <li>We have declared the variable 'a' and assigned the returned value of np.zeros() function.</li> <li>We have passed the shape and custom data type in the function.</li> <li>Lastly, we tried to print the value of 'a'. </li> </ul> <p>In the output, an array contains zeros with custom data-type has been shown.</p> <hr></i4'),>