NumPy Zeros 函数

介绍

在本实验中，你将学习 NumPy 库中的 numpy.matlib.zeros() 函数。该函数用于通过 numpy.matlib 矩阵库创建并返回一个填充了零的矩阵，矩阵的形状和数据类型由你指定。

虚拟机使用提示

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有时，你可能需要等待几秒钟，直到 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。

如果在学习过程中遇到问题，请随时向 Labby 寻求帮助。实验结束后请提供反馈，我们将及时为你解决问题。

安装和导入所需库

在继续之前，你必须安装并导入所需的库。运行以下代码以安装 NumPy 库：

!pip install numpy

以下代码块将导入所需的库：

import numpy as np
import numpy.matlib

matlib.zeros() 函数的语法

使用该函数所需的语法如下：

numpy.matlib.zeros(shape, dtype=float, order='C')

其中，

• shape: 输入元组，用于定义矩阵的形状
• dtype: 矩阵的数据类型，默认为 float
• order: 结果的存储顺序，C 或 Fortran 连续顺序，默认为 C

创建一个基础矩阵

在这个示例中，我们将创建一个形状为 (4,3) 的矩阵，不指定数据类型和存储顺序。

print("The shape is:\n", numpy.matlib.zeros((4,3)) )

输出：

The matrix is:
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

创建具有数据类型和存储顺序的矩阵

在这个示例中，我们将创建一个形状为 (3,4) 的矩阵，指定数据类型为整数，并采用 C-contiguous 存储顺序：

print("The 3x4 matrix with all elements in integer is as follows:\n", numpy.matlib.zeros((3,4), int, 'C') )

输出：

The 3x4 matrix with all elements in integer is as follows:
[[0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]]

创建单行矩阵

如果 shape 的长度为 1，即 (N,)，或者是一个标量 N，那么输出将是一个形状为 (1,N) 的单行矩阵。以下代码创建了一个形状为 (4,) 的矩阵：

np.matlib.zeros(4)

输出：

matrix([[0., 0., 0., 0.]])

总结

在本实验中，你学习了如何使用 numpy.matlib.zeros() 函数创建并返回具有特定形状、数据类型和存储顺序的零矩阵。你必须记住该函数的语法和参数。我们还提供了多个示例来帮助你理解该函数的用法。