### 创造数字为0的array ''' np.zeros的用法 numpy.zeros numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C') Return a new array of given shape and type, filled with zeros. Parameters shape int or tuple of ints Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2. dtype data-type, optional The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8. Default is numpy.float64. order {‘C’, ‘F’}, optional, default: ‘C’ Whether to store multi-dimensional data in row-major (C-style) or column-major (Fortran-style) order in memory. Returns out ndarray Array of zeros with the given shape, dtype, and order. '''
# np.zeros有三个参数， # 第一个参数shape是要形成的array的形状，是必须的，通常可以用tuple表示； # 第二个参数是数据的类型，可选参数，默认的是float64 # 第三个参数是array的顺序，两个参数-“C”或者“F”，两种编程语言风格 import numpy as np # 尝试shape的用法 #一维 a=np.zeros(2) print("创建的第一个array\n",a) #二维 b=np.zeros((2,3)) print("创建的第二个array\n",b) #三维 c=np.zeros((3,2,2)) print("创建的第三个array\n",c) # 在创建三维的时候，第一个值代表有多少个，第二个、第三个代表每个的行、列数目 # 尝试dtype的用法 d=np.zeros((2,3),dtype="int") print("创建的第四个array\n",d) # 尝试order的用法 e=np.zeros((2,3),dtype="int",order="F") print("创建的第五个array\n",e) f=np.zeros((3,2,2),order="F") print("创建的第六个array\n",f) # 通过order的使用，发现order似乎没有太大的作用，可能原因在于数字都是0，并且也不是从其他的数据结构转化来的。
创建的第一个array [0. 0.] 创建的第二个array [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] 创建的第三个array [[[0. 0.] [0. 0.]] [[0. 0.] [0. 0.]] [[0. 0.] [0. 0.]]] 创建的第四个array [[0 0 0] [0 0 0]] 创建的第五个array [[0 0 0] [0 0 0]] 创建的第六个array [[[0. 0.] [0. 0.]] [[0. 0.] [0. 0.]] [[0. 0.] [0. 0.]]]
