Kas ir numpy.zeros ()?
Numpy.zeros () vai np.zeros Python funkciju izmanto, lai izveidotu nulles pilnu matricu. Numpy.zeros () Python var izmantot, ja inicializējat svarus pirmās atkārtojuma laikā TensorFlow un citos statistikas uzdevumos.
numpy.zeros () funkcija Sintakse
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
Python numpy.zeros () parametri
Šeit,
- Forma : ir numpy nulles masīva forma
- Dtype : ir datu tips nullpy nullēs. Tas nav obligāts. Noklusējuma vērtība ir float64
- Kārtība : Noklusējums ir C, kas ir būtisks rindas stils numpy.zeros () Python.
Python numpy.zeros () piemērs
import numpy as npnp.zeros((2,2))
Izeja:
array([[0., 0.],[0., 0.]])
Numpy zero ar Datatype piemērs
import numpy as npnp.zeros((2,2), dtype=np.int16)
Izeja:
array([[0, 0],[0, 0]], dtype=int16)
Kas ir numpy.ones ()?
Funkcija np.ones () tiek izmantota, lai izveidotu ar tām pilnu matricu. Numpy.ones () Python var izmantot, ja inicializējat svarus pirmās atkārtojuma laikā TensorFlow un citos statistikas uzdevumos.
Python numpy.ones () sintakse
numpy.ones(shape, dtype=float, order='C')
Python numpy.ones () parametri
Šeit,
- Forma : ir np.ones Python masīva forma
- Dtype : ir datu tips daudzos. Tas nav obligāts. Noklusējuma vērtība ir float64
- Kārtība : noklusējums ir C, kas ir būtisks rindu stils.
Python numpy.ones () 2D masīvs ar datu tipu piemēru
import numpy as npnp.ones((1,2,3), dtype=np.int16)
Izeja:
array([[[1, 1, 1],[1, 1, 1]]], dtype=int16)