NumPy（Numerical Python）是Python科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域的核心庫(kù)。它提供了強(qiáng)大的多維數(shù)組對(duì)象，以及用于處理這些數(shù)組的工具。在數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和工程計(jì)算中經(jīng)常需要?jiǎng)?chuàng)建特定形狀和數(shù)據(jù)類型的數(shù)組。本文將重點(diǎn)介紹 NumPy 中一個(gè)基礎(chǔ)且極其重要的函數(shù)：numpy.zeros()。

一、函數(shù)簡(jiǎn)介

numpy.zeros() 函數(shù)用于創(chuàng)建一個(gè)指定形狀（shape）和數(shù)據(jù)類型（dtype）的新的 NumPy 數(shù)組，并用零填充該數(shù)組的每一個(gè)元素。

在需要初始化矩陣或張量、作為累加器的起始值，或在分配內(nèi)存以供后續(xù)計(jì)算時(shí)，這個(gè)函數(shù)都非常實(shí)用。

??它和zeros_like()函數(shù)的比較見(jiàn)NumPy zeros_like() 函數(shù)詳解
官方函數(shù)解析numpy.zeros

二、參數(shù)詳解

numpy.zeros() 的基本函數(shù)簽名如下：

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

參數(shù)解析

1. shape (必須):
   • 定義新數(shù)組的維度。
   • 可以是一個(gè)整數(shù)（表示一維數(shù)組的大?。?，也可以是一個(gè)整數(shù)元組（例如 (rows, columns) 表示二維數(shù)組，或 (d1, d2, d3) 表示三維數(shù)組）。
2. dtype(可選，默認(rèn)為 float64):
   • 定義數(shù)組中元素的數(shù)據(jù)類型，例如 int（整數(shù)）、float（浮點(diǎn)數(shù)）、complex（復(fù)數(shù)）等。
   • 通常使用 np.int32、np.float64 或簡(jiǎn)單地使用 Python 的 int、float。
3. order(可選，默認(rèn)為 'C'):
   • 指定數(shù)組在內(nèi)存中的存儲(chǔ)順序。
   • 'C' 表示行主序（C 語(yǔ)言風(fēng)格），即最后一個(gè)軸變化最快。
   • 'F' 表示列主序（Fortran 風(fēng)格），即第一個(gè)軸變化最快。
4. like(可選):
   • （NumPy 1.20.0 版本新增）允許創(chuàng)建一個(gè)與給定對(duì)象具有相同屬性（如 shape 和 dtype）的數(shù)組，但使用零填充。

三、相關(guān)示例

示例 1：創(chuàng)建一維數(shù)組

創(chuàng)建一個(gè)包含 5 個(gè)元素的零數(shù)組，默認(rèn)數(shù)據(jù)類型為浮點(diǎn)數(shù)：

import numpy as np

# 創(chuàng)建一個(gè)包含 5 個(gè)浮點(diǎn)數(shù) 0 的一維數(shù)組
arr1 = np.zeros(5)
print(arr1)
print(f"數(shù)據(jù)類型：{arr1.dtype}")
# 輸出: [0. 0. 0. 0. 0.]
# 數(shù)據(jù)類型：float64

示例 2：創(chuàng)建二維數(shù)組

創(chuàng)建一個(gè) 3 行 4 列的二維數(shù)組，并指定數(shù)據(jù)類型為整數(shù)：

# 創(chuàng)建一個(gè) 3x4 的整數(shù)零矩陣
arr2 = np.zeros((3, 4), dtype=int)
print(arr2)
print(f"數(shù)據(jù)類型：{arr2.dtype}")
# 輸出:
# [[0 0 0 0]
#  [0 0 0 0]
#  [0 0 0 0]]
# 數(shù)據(jù)類型：int64 (或根據(jù)平臺(tái)可能是 int32)

示例 3：創(chuàng)建三維數(shù)組

創(chuàng)建一個(gè) 2x3x2 的三維數(shù)組（例如，2 個(gè) 3x2 的切片）：

# 創(chuàng)建一個(gè) 2x3x2 的三維數(shù)組
arr3 = np.zeros((2, 3, 2))
print(arr3)
print(f"維度：{arr3.shape}")
# 輸出:
# [[[0. 0.]
#   [0. 0.]
#   [0. 0.]]
#
#  [[0. 0.]
#   [0. 0.]
#   [0. 0.]]]
# 維度：(2, 3, 2)

示例 4：使用不同的數(shù)據(jù)類型

創(chuàng)建包含 32 位浮點(diǎn)數(shù)（更節(jié)省內(nèi)存）的數(shù)組：

# 指定 dtype 為 float32
arr4 = np.zeros((2, 2), dtype=np.float32)

print(arr4)
print(f"數(shù)據(jù)類型：{arr4.dtype}")
# 數(shù)據(jù)類型：float32

四、zeros()與empty()的區(qū)別

在 NumPy 中，另一個(gè)用于創(chuàng)建新數(shù)組的函數(shù)是 numpy.empty()。了解兩者之間的關(guān)鍵區(qū)別至關(guān)重要：

除非是在處理對(duì)性能極其敏感的場(chǎng)景，并且非常確定會(huì)完全覆蓋數(shù)組，否則通常建議使用 np.zeros()，因?yàn)樗踩?、更可預(yù)測(cè)。

到此這篇關(guān)于NumPy zeros() 函數(shù)詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)NumPy zeros() 函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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