[2021] numpy.zeros () en Python - GeeksforGeeks {DH}

los numpy.zeros () La función devuelve una nueva matriz de forma y tipo dados, con ceros.
Sintaxis:

numpy.zeros(shape, dtype = None, order="C")

Parámetros:

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.

Devoluciones :

ndarray of zeros having given shape, order and datatype.

Codigo 1:

import numpy as geek

b = geek.zeros(2, dtype = int)

print("Matrix b : n", b)

a = geek.zeros[2, 2], dtype = int)

print("nMatrix a : n", a)

c = geek.zeros[3, 3])

print("nMatrix c : n", c)

Producción :

Matrix b : 
 [0 0]

Matrix a : 
 [[0 0]
 [0 0]]

Matrix c : 
 [[ 0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.]]

Código 2: manipulación de tipos de datos

import numpy as geek

b = geek.zeros((2,), dtype=[('x', 'float'), ('y', 'int')])

print(b)

Producción :

[(0.0, 0) (0.0, 0)]

Referencia:
https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.zeros.html#numpy.zeros
Nota : zeros, a diferencia de los ceros y el vacío, no establece los valores de la matriz en cero o valores aleatorios respectivamente. Además, estos códigos no se ejecutarán en el ID en línea. Ejecútelos en sus sistemas para explorar el funcionamiento.

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