La función numpy.zeros() es una de las funciones más importantes que se utiliza ampliamente en los programas de aprendizaje automático. Esta función se utiliza para generar una matriz que contiene ceros.
La función numpy.zeros() proporciona una nueva matriz de forma y tipo determinados, que se rellena con ceros.
Sintaxis
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C'
Parámetros
forma: int o tupla de ints
Este parámetro se utiliza para definir las dimensiones de la matriz. Este parámetro se usa para la forma en la que queremos crear una matriz, como (3,2) o 2.
tipo d: tipo de datos (opcional)
Este parámetro se utiliza para definir el tipo de datos deseado para la matriz. De forma predeterminada, el tipo de datos es numpy.float64. Este parámetro no es esencial para definir.
orden: {'C','F'}(opcional)
Este parámetro se utiliza para definir el orden en el que queremos almacenar los datos en la memoria, ya sea por fila principal (estilo C) o por columna principal (estilo Fortran).
Devolver
Esta función devuelve un ndarray. La matriz de salida es la matriz con forma, tipo y orden especificados y contiene ceros.
Ejemplo 1: numpy.zeros() sin dtype ni orden
import numpy as np a=np.zeros(6) a
Producción:
array([0., 0., 0., 0., 0., 0.])
En el código anterior
- Hemos importado numpy con nombre de alias np.
- Hemos declarado la variable 'a' y hemos asignado el valor devuelto de la función np.zeros().
- Hemos pasado un valor entero en la función.
- Por último, intentamos imprimir el valor de 'a'.
En el resultado, se muestra una matriz con números enteros de punto flotante (ceros).
Ejemplo 2: numpy.zeros() sin orden
import numpy as np a=np.zeros((6,), dtype=int) a
Producción:
array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
Ejemplo 3: numpy.zeros() con forma
import numpy as np a=np.zeros((6,2)) a
Producción:
array([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]])
En el código anterior
- Hemos importado numpy con nombre de alias np.
- Hemos declarado la variable 'a' y hemos asignado el valor devuelto de la función np.zeros().
- Hemos pasado la forma de los elementos de la matriz.
- Por último, intentamos imprimir el valor de 'a'.
En el resultado, se muestra una matriz de una forma determinada.
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Ejemplo 4: numpy.zeros() con la forma
Import numpy as np s1=(3,2) a=np.zeros(s1) a
Producción:
array([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]])
Ejemplo 5: numpy.zeros() con tipo d personalizado
Import numpy as np a=np.zeros((3,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) a
Producción:
array([(0, 0), (0, 0), (0, 0)], dtype=[('x', ' <i4'), ('y', ' <i4')]) < pre> <p> <strong>In the above code</strong> </p> <ul> <li>We have imported numpy with alias name np.</li> <li>We have declared the variable 'a' and assigned the returned value of np.zeros() function.</li> <li>We have passed the shape and custom data type in the function.</li> <li>Lastly, we tried to print the value of 'a'. </li> </ul> <p>In the output, an array contains zeros with custom data-type has been shown.</p> <hr></i4'),>