Como usar o Python Numpy Zeros e o One Functions

Numpy Library é uma das bibliotecas úteis do Python que podem ser usadas para criar matrizes. Zeros () e outros () são as funções da biblioteca Numpy para criar duas matrizes diferentes. A função zeros () é usada para criar uma matriz com base na forma e tipo específicos. Todos os elementos da matriz são inicializados para 0, que é criado pela função zeros (). a função () funciona como a função zeros (). Mas os elementos da matriz criados por aqueles () função são inicializados para 1. Os usos de ambas as funções mostraram neste tutorial usando vários exemplos.

função zeros ()

A sintaxe desta função é dada abaixo.

Array Numpy.zeros (forma, [dtype = nenhum], [ordem = 'c'])

Esta função pode levar três argumentos e devolver uma matriz. O primeiro argumento, o forma é obrigatório usado para definir o tamanho da matriz. O valor desse argumento pode ser um número inteiro ou tupla dos números inteiros. O segundo argumento, o dtype é opcional para definir o tipo de elemento da matriz. O valor padrão desse argumento é Nenhum. O terceiro argumento é que a ordem é opcional e usada para descrever a ordem de uma matriz multidimensional. O valor deste argumento pode ser 'C' (estilo C) ou 'f' (estilo F). 'C' é usado para definir o pedido baseado em linha e 'f' é usado para definir o pedido baseado em coluna.

Exemplo 1: Uso da função zeros () com um argumento

O exemplo a seguir mostra o uso da função zeros (). 10 deu o valor do argumento dessa função para criar uma matriz Numpy unidimensional. O tipo de dados da matriz será impresso. A função reshape () é usada para transformar a dimensão unidimensional em uma matriz bidimensional de 2 linhas e 5 colunas.

# Importar numpy
importar numpy como np
# Crie uma matriz Numpy usando a função zeros ()
np_array = np.Zeros (10)
# Imprima o tipo de dados dos valores da matriz
print ("O tipo de dados da matriz é:", np_array.dtype)
# Imprima os valores da matriz após remodelar
print ("Os valores da matriz remodelagem são: \ n", np_array.remodelar (2, 5))

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima.

Exemplo 2: Uso de Zeros () Função com dois argumentos

O exemplo a seguir mostra o uso da função zeros () com dois argumentos. A função First Zeros () do Script criará uma variedade de inteiros unidimensional. O tipo de dados e os valores da primeira matriz serão impressos na próxima declaração. A segunda função zeros () do script criará uma variedade bidimensional de números inteiros. O tipo de dados e os valores da segunda matriz serão impressos na próxima declaração.

# Importar numpy
importar numpy como np
# Crie Array Numpy unidimensional usando a função zeros ()
np_array1 = np.zeros (4, dtype = int)
# Imprima o tipo de dados
print ("O tipo de dados da matriz é:", np_array1.dtype)
# Imprima os valores da matriz
print ("Os valores da matriz unidimensional são: \ n", np_array1)
# Crie Array Numpy bidimensional usando a função zeros ()
np_array2 = np.zeros ((2, 3), int)
# Imprima o tipo de dados
print ("\ nA tipo de dados da matriz é:", np_array2.dtype)
# Imprima os valores da matriz
print ("Os valores da matriz bidimensional são: \ n", np_array2)

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima.

Exemplo 3: Uso de Zeros () Função com três argumentos

O exemplo a seguir mostra o uso da função zeros () com três argumentos. A função zeros () do script criará um número tridimensional de flutuação da matriz numpy. O tipo de dados e os valores da primeira matriz serão impressos na próxima declaração com base na ordem do estilo C.

# Importar numpy
importar numpy como np
# Crie matriz numpy tridimensional usando a função zeros () com pedidos no estilo C
np_array = np.zeros ((2, 3, 2), flutuação, 'c')
# Imprima os valores da matriz
print ("Os valores da matriz bidimensional são: \ n", np_array)

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima.

função ():

A sintaxe desta função é dada abaixo.

Array Numpy.(Shape, [dtype = nenhum], [ordem = 'c'])

Os usos dos argumentos da função () são os mesmos que o argumento da função zeros () que explicou na parte da função zeros ().

Exemplo 1: Uso de ONES () Função com um argumento

O exemplo a seguir mostra o uso da função () com um argumento. A função () deste script criará uma matriz unidimensional de 5 elementos.

# Importar numpy
importar numpy como np
# Crie uma matriz Numpy usando a função zeros ()
np_array = np.um (5)
# Imprima os valores da matriz
print ("Os valores da matriz são: \ n", np_array)

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima.

Exemplo-2: Uso de One () Função com dois argumentos

O exemplo a seguir mostra o uso da função () com dois argumentos. A primeira função () criará uma matriz bidimensional de números inteiros que conterão 5 linhas e 2 colunas. A segunda função () criará uma matriz bidimensional, onde a primeira coluna conterá inteiros e a segunda coluna incluirá flutuadores.

# Importar numpy
importar numpy como np
# Crie uma matriz numpy bidimensional usando a função zeros () com tipo de dados inteiro
np_array1 = np.(5, 2), int)
# Imprima os valores da matriz
print ("Os valores da matriz são: \ n", np_array1)
# Crie matriz numpy bidimensional usando a função zeros () com o tipo de dados inteiro e float
np_array2 = np.((2, 2), dtype = [('x', 'int'), ('y', 'float')]))
# Imprima os valores da matriz
print ("Os valores da matriz são: \ n", np_array2)

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima.

Exemplo 3: Uso de ONES () Função com três argumentos

O exemplo a seguir mostra o uso da função () com três argumentos. a função () criará uma matriz unidimensional de 5 elementos que conterão números flutuantes com pedidos baseados em linha.

# Importar numpy
importar numpy como np
# Crie uma matriz Numpy usando a função zeros ()
np_array = np.um (5, dtype = np.float64, ordem = 'f')
# Imprima os valores da matriz
print ("Os valores da matriz são: \ n", np_array)

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima.

Conclusão:

Os usos de Zeros () e Ones () Funções da Biblioteca Numpy foram explicados neste tutorial usando vários exemplos. O leitor poderá usar essas funções em seu script depois de ler este tutorial.