numpy.zeros#

numpy.zeros(shape, dtype=None, порядок='C', *, device=None, как=None)#

Возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный нулями.

Параметры:

shapeint или кортеж ints: Форма нового массива, например, (2, 3) или 2.
dtypeтип данных, опционально: Желаемый тип данных для массива, например, numpy.int8. По умолчанию numpy.float64.
порядок{‘C’, ‘F’}, опционально, по умолчанию: ‘C’: Следует ли хранить многомерные данные в порядке строк (C-стиль) или столбцов (Fortran-стиль) в памяти.
devicestr, optional: Устройство, на котором будет размещён созданный массив. По умолчанию: None. Только для совместимости с Array-API, поэтому должно быть "cpu" если передано.

Новое в версии 2.0.0.
какarray_like, необязательный: Объект-ссылка, позволяющий создавать массивы, которые не являются массивами NumPy. Если массивоподобный объект, переданный как like поддерживает __array_function__ протокол, результат будет определен им. В этом случае он гарантирует создание объекта массива, совместимого с переданным через этот аргумент.

Новое в версии 1.20.0.

Возвращает:

выходndarray: Массив нулей с заданной формой, dtype и порядком.

Смотрите также

zeros_like: Возвращает массив нулей с формой и типом входных данных.
empty: Возвращает новый неинициализированный массив.
ones: Возвращает новый массив, устанавливая значения в единицу.
full: Возвращает новый массив заданной формы, заполненный значением.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.zeros(5)
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

>>> np.zeros((5,), dtype=int)
array([0, 0, 0, 0, 0])

>>> np.zeros((2, 1))
array([[ 0.],
       [ 0.]])

>>> s = (2,2)
>>> np.zeros(s)
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])

>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype
array([(0, 0), (0, 0)],
      dtype=[('x', '