深入探讨np.zeros函数

发布时间：2023-05-20

对于任何一个开发者来说，对于一个函数的理解与掌握都是非常重要的。而在Python中我们经常会使用到的一个函数就是np.zeros。在这篇文章中，我们将从不同的角度来详细阐述np.zeros函数以及其各个参数和使用方法。

一、np.zeros()

np.zeros函数是NumPy中的一个函数，它的作用就是返回一个给定形状和类型的用0填充的数组。对于使用者来说，这个函数可以使用下面的方式调用：

import numpy as np
np.zeros(shape, dtype=float, order='C')

其中，np.zeros有三个参数，分别是shape，dtype和order。下面我们将详细介绍每个参数的含义和作用。

二、np.zeros中各个参数是什么意思

1. shape

在np.zeros函数中，shape参数代表了我们所创建的数组的形状。这个参数的类型必须是一个序列或者一个整数。比如，我们可以使用下面的方式创建一个形状为(2, 3)的数组：

import numpy as np
a = np.zeros((2, 3))
print(a)

运行以上代码，最终的输出结果应该为：

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

上面的代码中，我们传递了一个元组作为shape参数。这个元组包含了两个整数，用于指定数组的行数和列数。

2. dtype

在np.zeros函数中，dtype参数代表了我们创建的数组的数据类型。这个参数的类型必须是一个NumPy数据类型，比如np.int8, np.float64等等。 在默认情况下，np.zeros函数会创建一个浮点型数组。如果我们希望创建一个整型数组，我们就可以使用下面的方式：

import numpy as np
a = np.zeros((2, 3), dtype=np.int8)
print(a)

运行以上代码，最终的输出结果应该为：

[[0 0 0]
 [0 0 0]]

上面的代码中，我们使用了dtype参数来指定数组的数据类型为np.int8。

3. order

在np.zeros函数中，order参数代表了数组的内存布局顺序。这个参数的值可以是'C'或者'F'。在默认情况下，np.zeros函数会使用'C'顺序。 在'C'顺序中，多维数组的元素是按行顺序存储的。例如，我们可以使用下面的方式创建一个具有4行3列的数组：

import numpy as np
a = np.zeros((4, 3), order='C')
a[3, 2] = 1
print(a)

运行以上代码，最终的输出结果应该为：

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 1.]]

在上面的代码中，我们指定了order参数的值为'C'，因此使用C顺序进行存储。最后打印的结果中只会在第4行第3列的位置上显示出一个1。如果将order参数的值改为'F'，则使用Fortran顺序进行存储。

三、np.zeros参数

除了上面介绍的三个参数，np.zeros函数还支持其他的参数。下面我们将对这些参数进行详细的介绍。

1. Like参数

np.zeros函数中有一个Like参数，它的作用是创建一个和另一个数组具有相同形状和数据类型的数组。这个参数的使用方法和shape参数类似，只不过我们需要将第一个参数设置为一个已经存在的数组。例如：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.zeros_like(a)
print(b)

运行以上代码，最终的输出结果应该为：

[[0 0 0]
 [0 0 0]]

上面的代码中，我们使用了np.zeros_like函数来创建了一个和数组a具有相同形状和数据类型的数组。

2. Endian参数

在处理二进制数据的时候，我们需要考虑到数据的字节序问题。np.zeros函数中有一个Endian参数，它的作用是控制数组保存时采用的字节序。这个参数的值可以是'<'、'>'或者'='，分别代表小端字节序、大端字节序和本机字节序。默认情况下，np.zeros函数使用本机字节序。

3. Out参数

在np.zeros函数中，Out参数可以让我们指定一个输出数组，这个数组用于保存函数计算的结果。这个参数的使用方法比较简单，例如：

import numpy as np
a = np.zeros((2, 3))
b = np.zeros((2, 3))
np.zeros((2, 3), out=b)
print(a)
print(b)

运行以上代码，最终的输出结果应该为：

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

在上面的代码中，我们使用了Out参数来指定了输出数组为b。

四、np.zeros函数含义

对于np.zeros函数，我们可以使用下面的方式来进行函数说明：

def zeros(shape, dtype=float, order='C',*, like=None, endian=None, out=None, **kwargs):
    """
    返回一个给定形状和类型的用0填充的数组。
    Parameters:
    shape : int or sequence of ints
        要创建的数组的形状
    dtype : data-type, optional
        要创建的数组的数据类型，默认为float
    order : {'C', 'F', 'A'}, optional
        数组存储顺序。
          - 'C'表示C顺序，即按行存储
          - 'F'表示Fortran顺序，即按列存储
          - 'A'表示打开方式，即尝试使用C顺序，然后使用Fortran顺序
    like : array_like, optional
        创建一个具有相同形状和数据类型的数组
    endian : {'<', '>', '='}, optional
        大小端字节序控制。
          - '<'表示小端字节序
          - '>'表示大端字节序
          - '='表示本机字节序
    out : ndarray, optional
        结果数组，如果指定了该参数，则原数组的值将被修改
    Returns:
    -------
    out : ndarray
        用0填充的数组
    """

五、np.zeros函数什么意思

从上面的介绍中，我们可以看出，np.zeros函数是一个非常常用的函数。它的作用就是创建一个给定形状和类型的全0数组。

六、np.zeros四维数组

在np.zeros函数中，我们不仅可以创建二维数组或者三维数组，还可以用这个函数来创建四维数组。下面的代码就是一个创建四维数组的例子：

import numpy as np
a = np.zeros((2, 3, 4, 5))
print(a)

运行以上代码，最终的输出结果应该是一个形状为(2, 3, 4, 5)的四维数组，数组中的所有元素都是0。

七、np.zeros(5)的结果是

对于np.zeros(5)这个函数调用，它的作用是创建一个长度为5的一维数组，并将所有元素设置为0。以下代码展示了一个示例：

import numpy as np
a = np.zeros(5)
print(a)

运行以上代码，最终的输出结果应该是一个形状为(5,)的一维数组，数组中的所有元素都是0。

八、小结

本文中，我们从不同的角度详细阐述了np.zeros函数以及它的各个参数和使用方法。希望通过本文的介绍，能够让读者更加深入地理解np.zeros函数，并使用它来进行数组的创建和操作。

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