返回一个具有给定形状的新数组，该数组由零填充，并设置 Numpy 中所需的数据类型
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/4 5:52:17
要返回一个具有给定形状和类型、由零填充的新数组，请使用 Python Numpy 中的 ma.zeros() 方法。第一个参数设置数组的形状。第二个参数是数组所需的数据类型。
order 参数指示在内存中以行优先(C 语言风格)还是列优先(Fortran 语言风格)存储多维数据。
掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask(表示关联数组的值均有效)，要么是布尔值数组，用于确定关联数组中每个元素的值是否有效。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np import numpy.ma as ma
要返回一个具有给定形状和类型的新数组，并用零填充，请使用 Python Numpy 中的 ma.zeros() 方法。第二个参数是数组所需的数据类型:
arr = ma.zeros((5,5), dtype = int)
显示我们的数组 −
print("数组...
",arr)
获取数据类型 −
print("
数组数据类型...
",arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("
数组维度...
",arr.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
获取数组元素的数量 −
print("
数组中的元素...
",arr.size)
示例
# Python ma.MaskedArray - 返回一个指定形状的新数组，该数组由零填充，并设置所需的数据类型
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 要返回一个指定形状和类型的新数组，该数组由零填充，请使用 Python Numpy 中的 ma.zeros() 方法
# 第一个参数设置数组的形状
# 第二个参数是数组所需的数据类型
arr = ma.zeros((5,5), dtype = int)
# 显示我们的数组
print("数组...
",arr)
# 获取数据类型
print("
数组数据类型...
",arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arr.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
# 获取数组元素的数量
print("
数组中的元素...
",arr.size)
输出
数组... [[0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0]] 数组数据类型... int64 数组维度... 2 我们的数组形状... (5, 5) 数组中的元素... 25
