python库numpy知识记录

    numpy

    1. zeros

     用来创建元素全为0的数组，数组的维度根据参数来。

     Examples：

>>> np.zeros(5)
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
>>> np.zeros((5,), dtype=np.int)
array([0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.zeros((2, 1))
# 这里表示创建一个2维数组（也就是矩阵），其中包含2行1列
array([[ 0.],
       [ 0.]])
>>> s = (2,2)
>>> np.zeros(s)
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])
>>> np.zeros((2,3,4))
# 这里表示创建一个3维数组(也就是张量)，其中包含2个3 * 4的矩阵
array([[[ 0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.]],
 [[ 0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.]]])
>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype
array([(0, 0), (0, 0)],
      dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])

    可以看出来zeros函数第一个参数：

    如果是纯数字，表示一维数组，个数等于这个数字，其实等价np.zeros((n))。

    如果是一个包含n个元素的元组，表示创建的n维数组，n1,n2,...,n，即第一维包含n1，第二维包含n2...个元素.

 

    2. array.shape

    返回的是一个元组的规模，返回值用元组来表示，里面有几个数字就表示是几维的数组。

   Examples：

>>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> x.shape
(4,)
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.shape
(2, 3, 4)