Was ist numpy.zeros ()?
Die Python-Funktion numpy.zeros () oder np.zeros wird verwendet, um eine Matrix voller Nullen zu erstellen. numpy.zeros () in Python kann verwendet werden, wenn Sie die Gewichte während der ersten Iteration in TensorFlow und anderen statistischen Aufgaben initialisieren.
Funktion numpy.zeros () Syntax
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
Python numpy.zeros () Parameter
Hier,
- Form : ist die Form des Numpy-Zero-Arrays
- Dtype : ist der Datentyp in numpy Nullen. Es ist optional. Der Standardwert ist float64
- Reihenfolge : Die Standardeinstellung ist C, ein wesentlicher Zeilenstil für numpy.zeros () in Python.
Python numpy.zeros () Beispiel
import numpy as npnp.zeros((2,2))
Ausgabe:
array([[0., 0.],[0., 0.]])
Beispiel für Numpy Zero mit Datentyp
import numpy as npnp.zeros((2,2), dtype=np.int16)
Ausgabe:
array([[0, 0],[0, 0]], dtype=int16)
Was ist numpy.ones ()?
Mit der Funktion np.ones () wird eine Matrix voller Einsen erstellt. numpy.ones () in Python kann verwendet werden, wenn Sie die Gewichte während der ersten Iteration in TensorFlow und anderen statistischen Aufgaben initialisieren.
Python numpy.ones () Syntax
numpy.ones(shape, dtype=float, order='C')
Python numpy.ones () Parameter
Hier,
- Form : ist die Form des Python-Arrays np.ones
- Dtype : ist der Datentyp in numpy. Es ist optional. Der Standardwert ist float64
- Reihenfolge : Die Standardeinstellung ist C, ein wesentlicher Zeilenstil.
Python numpy.ones () 2D-Array mit Datentyp Beispiel
import numpy as npnp.ones((1,2,3), dtype=np.int16)
Ausgabe:
array([[[1, 1, 1],[1, 1, 1]]], dtype=int16)