返回一个具有给定形状且填充零的新数组，并在 Numpy 中设置所需的输出
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/2 13:37:17
要返回一个具有给定形状和类型且填充零的新数组，请使用 Python Numpy 中的 np.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。
dtype 是数组所需的数据类型，例如 numpy.int8。默认值为 numpy.float64。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。like 参数是引用对象，用于允许创建非 NumPy 数组。如果传入的类似数组支持 __array_function__ 协议，则结果将由该协议定义。在这种情况下，它确保创建的数组对象与通过此参数传入的对象兼容。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
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 np.zeros() 方法。第二个参数是数组所需的数据类型。 −
arr = np.zeros((6,6), dtype = int)
显示数组 −
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("
数组中元素的数量...
",arr.size)
示例
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 np.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 = np.zeros((6,6), dtype = int)
# 显示数组。
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("
数组中元素的数量...
",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 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... (6, 6) 数组中元素的数量... 36
