numpy中的zeros(),ones()这两个函数用法很相似,所以就一起写了。

    zeros()返回一个全0的n维数组,一共有三个参数:shape(用来指定返回数组的大小)、dtype(数组元素的类型)、order(是否以内存中的C或Fortran连续(行或列)顺序存储多维数据)。后两个参数都是可选的,一般只需设定第一个参数。

    Examples:

    1. >>> np.zeros(5)
    2. array([ 0., 0., 0., 0., 0.])
    3. >>> np.zeros((5,), dtype=np.int)
    4. array([0, 0, 0, 0, 0])
    5. >>> np.zeros((2, 1))
    6. array([[ 0.],
    7. [ 0.]])
    8. >>> s = (2,2)
    9. >>> np.zeros(s)
    10. array([[ 0., 0.],
    11. [ 0., 0.]])
    12. >>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype
    13. array([(0, 0), (0, 0)],
    14. dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])

    注:第三个例子np.zeros((2, 1))这种情况下有两层括号。

    ones()返回一个全1的n维数组,同样也有三个参数:shape(用来指定返回数组的大小)、dtype(数组元素的类型)、order(是否以内存中的C或Fortran连续(行或列)顺序存储多维数据)。后两个参数都是可选的,一般只需设定第一个参数。和zeros一样

    Examples:

    1. >>> np.ones(5)
    2. array([ 1., 1., 1., 1., 1.])
    3. >>> np.ones((5,), dtype=np.int)
    4. array([1, 1, 1, 1, 1])
    5. >>> np.ones((2, 1))
    6. array([[ 1.],
    7. [ 1.]])
    8. >>> s = (2,2)
    9. >>> np.ones(s)
    10. array([[ 1., 1.],
    11. [ 1., 1.]])