Isi array dengan 0 python

Question

Artikel ini menjelaskan cara membuat array NumPy

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

7 dengan semua elemen diinisialisasi dengan nilai yang sama (

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

8,

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

9, nilai yang diberikan)

Table of Contents Show

print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 2. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _8
print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _4. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _9
print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 6. Inisialisasi dengan nilai yang diberikan
print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 0. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _8
print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 2. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _9
print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 4. Inisialisasi dengan nilai yang diberikan
Ganti semua elemen array yang ada dengan nilai yang diberikan
Bagaimana cara mengisi array NumPy dengan nilai skalar?
Apakah NumPy daftar atau larik?
Bagaimana cara mendeklarasikan daftar nol multidimensi dengan Python?
Bagaimana cara mengisi array dengan nol?
Bagaimana Anda mengisi array dengan nol di Python?
Bagaimana cara mengisi array numpy dengan 0?
Apa itu larik [. ] dengan Python?
Bagaimana Anda mengisi array dengan Python?

Tentukan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_0 (jumlah baris, kolom, dll. ) dan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_1

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

2. Inisialisasi dengan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_8

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_4. Inisialisasi dengan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_9

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

6. Inisialisasi dengan nilai yang diberikan

Buat dengan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

0 dan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

1 yang sama dengan larik yang ada. Dimungkinkan juga untuk menentukan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

1 yang berbeda

print(np.full(3, 100))
# [100 100 100]

print(np.full(3, np.pi))
# [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]

print(np.full((2, 3), 100))
# [[100 100 100]
#  [100 100 100]]

print(np.full((2, 3), np.pi))
# [[ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]
#  [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]]

0. Inisialisasi dengan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_8

print(np.full(3, 100))
# [100 100 100]

print(np.full(3, np.pi))
# [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]

print(np.full((2, 3), 100))
# [[100 100 100]
#  [100 100 100]]

print(np.full((2, 3), np.pi))
# [[ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]
#  [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]]

2. Inisialisasi dengan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_9

print(np.full(3, 100))
# [100 100 100]

print(np.full(3, np.pi))
# [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]

print(np.full((2, 3), 100))
# [[100 100 100]
#  [100 100 100]]

print(np.full((2, 3), np.pi))
# [[ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]
#  [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]]

4. Inisialisasi dengan nilai yang diberikan

Seperti dijelaskan di bagian akhir, selain membuat larik baru, Anda juga bisa mengganti semua elemen larik yang ada dengan nilai tertentu

Lihat artikel berikut tentang cara membuat larik kosong

NumPy. Buat ndarray kosong dengan np. kosong() dan np. seperti_kosong()

Anda juga dapat memasang array asli

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_7 untuk membuat

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

7 baru

NumPy. Atur ndarray di ubin dengan np. ubin()

Lihat artikel berikut tentang cara menginisialisasi

print(np.full(3, 100))
# [100 100 100]

print(np.full(3, np.pi))
# [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]

print(np.full((2, 3), 100))
# [[100 100 100]
#  [100 100 100]]

print(np.full((2, 3), np.pi))
# [[ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]
#  [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]]

7 bawaan

Inisialisasi daftar dengan ukuran dan nilai yang diberikan dengan Python

Tautan Bersponsor

print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 2. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _8

Gunakan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_2 untuk membuat array

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

7 dengan semua elemen diisi dengan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

8

numpy. nol — NumPy v1. 21 Petunjuk

Tentukan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_0 dari array yang akan dibuat. Dalam kasus nilai skalar, larik satu dimensi dihasilkan, dan dalam kasus tupel atau daftar, larik multidimensi dihasilkan

import numpy as np

print(np.zeros(3))
# [ 0.  0.  0.]

print(np.zeros((2, 3)))
# [[ 0.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  0.]]

sumber.

Secara default,

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

1 adalah

print(np.full(3, 100).dtype)
# int64

print(np.full(3, 100.0).dtype)
# float64

print(np.full(3, np.pi).dtype)
# float64

5. Anda juga dapat menentukannya dengan argumen

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

1

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

sumber.

Lihat artikel berikut untuk informasi selengkapnya tentang tipe data

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

1 di NumPy

NumPy. Keluarkan ndarray ke dtype tertentu dengan astype()

print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _4. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _9

Gunakan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_4 untuk membuat array

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

7 dengan semua elemen diisi dengan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

9

numpy. yang — NumPy v1. 21 Petunjuk

Penggunaannya sama dengan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

2

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

sumber.

print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 6. Inisialisasi dengan nilai yang diberikan

Gunakan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_6 untuk membuat array

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

7 dengan semua elemen diisi dengan nilai yang diberikan, bukan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

8 atau

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

9

numpy. penuh — NumPy v1. 21 Petunjuk

Tentukan bentuk array yang akan dihasilkan sebagai argumen pertama

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

0, dan isi nilai sebagai argumen kedua

import numpy as np

a_int = np.arange(6).reshape((2,3))
print(a_int)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10
print(a_float)
# [[ 0.   0.1  0.2]
#  [ 0.3  0.4  0.5]]

0

print(np.full(3, 100))
# [100 100 100]

print(np.full(3, np.pi))
# [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]

print(np.full((2, 3), 100))
# [[100 100 100]
#  [100 100 100]]

print(np.full((2, 3), np.pi))
# [[ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]
#  [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]]

sumber.

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_1 diatur sesuai dengan

import numpy as np

a_int = np.arange(6).reshape((2,3))
print(a_int)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10
print(a_float)
# [[ 0.   0.1  0.2]
#  [ 0.3  0.4  0.5]]

0. Misalnya,

import numpy as np

a_int = np.arange(6).reshape((2,3))
print(a_int)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10
print(a_float)
# [[ 0.   0.1  0.2]
#  [ 0.3  0.4  0.5]]

_3 untuk

import numpy as np

a_int = np.arange(6).reshape((2,3))
print(a_int)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10
print(a_float)
# [[ 0.   0.1  0.2]
#  [ 0.3  0.4  0.5]]

4, dan

print(np.full(3, 100).dtype)
# int64

print(np.full(3, 100.0).dtype)
# float64

print(np.full(3, np.pi).dtype)
# float64

5 untuk

import numpy as np

a_int = np.arange(6).reshape((2,3))
print(a_int)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10
print(a_float)
# [[ 0.   0.1  0.2]
#  [ 0.3  0.4  0.5]]

6

print(np.full(3, 100).dtype)
# int64

print(np.full(3, 100.0).dtype)
# float64

print(np.full(3, np.pi).dtype)
# float64

sumber.

Anda juga dapat menentukan tipe dengan argumen

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

1. Itu diinisialisasi dengan nilai yang dicor

print(np.full(3, 100, dtype=float))
# [ 100.  100.  100.]

print(np.full(3, np.pi, dtype=int))
# [3 3 3]

sumber.

print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 0. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _8

Buat larik asli

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

7. Sebagai contoh, siapkan array bertipe

print(np.zeros_like(a_int))
# [[0 0 0]
#  [0 0 0]]

print(np.zeros_like(a_float))
# [[ 0.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  0.]]

1 dan array bertipe

print(np.zeros_like(a_int))
# [[0 0 0]
#  [0 0 0]]

print(np.zeros_like(a_float))
# [[ 0.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  0.]]

2

import numpy as np

a_int = np.arange(6).reshape((2,3))
print(a_int)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10
print(a_float)
# [[ 0.   0.1  0.2]
#  [ 0.3  0.4  0.5]]

sumber.

Gunakan

print(np.full(3, 100))
# [100 100 100]

print(np.full(3, np.pi))
# [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]

print(np.full((2, 3), 100))
# [[100 100 100]
#  [100 100 100]]

print(np.full((2, 3), np.pi))
# [[ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]
#  [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]]

_0 untuk membuat array

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

7 dengan semua elemen diisi dengan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

8

numpy. zeros_like — NumPy v1. 21 Petunjuk

Tentukan array asli sebagai argumen pertama

Array

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_7 dengan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

0 dan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

1 yang sama dengan array yang ditentukan dibuat

print(np.zeros_like(a_int))
# [[0 0 0]
#  [0 0 0]]

print(np.zeros_like(a_float))
# [[ 0.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  0.]]

sumber.

Anda juga dapat menentukan tipe dengan argumen

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

1

print(np.zeros_like(a_int, dtype=np.float))
# [[ 0.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  0.]]

sumber.

Tautan Bersponsor

print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 2. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _9

Gunakan

print(np.full(3, 100))
# [100 100 100]

print(np.full(3, np.pi))
# [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]

print(np.full((2, 3), 100))
# [[100 100 100]
#  [100 100 100]]

print(np.full((2, 3), np.pi))
# [[ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]
#  [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]]

_2 untuk membuat array

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

7 dengan semua elemen diisi dengan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

8

numpy. one_like — NumPy v1. 21 Petunjuk

Penggunaannya sama dengan

print(np.full(3, 100))
# [100 100 100]

print(np.full(3, np.pi))
# [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]

print(np.full((2, 3), 100))
# [[100 100 100]
#  [100 100 100]]

print(np.full((2, 3), np.pi))
# [[ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]
#  [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]]

0

print(np.ones_like(a_int))
# [[1 1 1]
#  [1 1 1]]

print(np.ones_like(a_float))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones_like(a_int, dtype=np.float))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

sumber.

print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 4. Inisialisasi dengan nilai yang diberikan

Gunakan

print(np.full(3, 100))
# [100 100 100]

print(np.full(3, np.pi))
# [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]

print(np.full((2, 3), 100))
# [[100 100 100]
#  [100 100 100]]

print(np.full((2, 3), np.pi))
# [[ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]
#  [ 3.14159265  3.14159265  3.14159265]]

_4 untuk membuat array

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

7 dengan semua elemen diisi dengan nilai yang diberikan, bukan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

8 atau ________0______9

numpy. full_like — NumPy v1. 21 Petunjuk

Tentukan bentuk array yang akan dihasilkan sebagai argumen pertama

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

0, dan isi nilai sebagai argumen kedua

import numpy as np

a_int = np.arange(6).reshape((2,3))
print(a_int)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10
print(a_float)
# [[ 0.   0.1  0.2]
#  [ 0.3  0.4  0.5]]

0.

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_1 dari array yang dibuat sama dengan

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

1 dari array asli

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

0

sumber.

Perhatikan bahwa meskipun

import numpy as np

a_int = np.arange(6).reshape((2,3))
print(a_int)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]

a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10
print(a_float)
# [[ 0.   0.1  0.2]
#  [ 0.3  0.4  0.5]]

0 adalah

print(np.zeros_like(a_int))
# [[0 0 0]
#  [0 0 0]]

print(np.zeros_like(a_float))
# [[ 0.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  0.]]

2, itu dilemparkan ke

print(np.zeros_like(a_int))
# [[0 0 0]
#  [0 0 0]]

print(np.zeros_like(a_float))
# [[ 0.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  0.]]

1 jika array asli

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

1 adalah

print(np.zeros_like(a_int))
# [[0 0 0]
#  [0 0 0]]

print(np.zeros_like(a_float))
# [[ 0.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  0.]]

1

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_1

sumber.

Anda juga dapat menentukan tipe dengan argumen

print(np.ones(3))
# [ 1.  1.  1.]

print(np.ones((2, 3)))
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 1.  1.  1.]]

print(np.ones(3).dtype)
# float64

print(np.ones(3, dtype=np.int))
# [1 1 1]

print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

1

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_2

sumber.

Ganti semua elemen array yang ada dengan nilai yang diberikan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

01,

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

02, dan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

03 membuat larik baru berdasarkan larik yang ada. Array asli tidak diubah

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_3

sumber.

Jika Anda ingin mengganti semua elemen dari array yang ada dengan nilai yang diberikan, gunakan slice untuk menetapkan nilai baru ke semua elemen

NumPy. Mengiris ndarray

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_4

sumber.

Karena

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

_04 di bagian akhir dapat dihilangkan, semua elemen dapat dipilih dan ditetapkan dengan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

05 terlepas dari jumlah dimensi

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

5

sumber.

Perhatikan bahwa jika jenis larik tidak cocok dengan jenis nilai yang akan ditetapkan, hasil yang tidak diharapkan dapat terjadi. Penting untuk mengubah tipe array dengan

print(np.zeros(3).dtype)
# float64

print(np.zeros(3, dtype=np.int))
# [0 0 0]

print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype)
# int64

06 sebelum menugaskannya

Bagaimana cara mengisi array NumPy dengan nilai skalar?

numpy. ndarray. metode fill() digunakan untuk mengisi array numpy dengan nilai skalar. Jika kita harus menginisialisasi array numpy dengan nilai yang identik maka kita menggunakan numpy. ndarray. mengisi (). Misalkan kita harus membuat array NumPy dengan panjang n, setiap elemennya adalah v. Kemudian kami menggunakan fungsi ini sebagai a. isi (v)

Apakah NumPy daftar atau larik?

Saya tahu numpy memiliki numpy. nol tapi saya ingin solusi yang lebih umum daftar Python adalah daftar, bukan array. Dan dengan Python Anda tidak mendeklarasikan hal-hal seperti yang Anda lakukan di C. Anda mendefinisikan fungsi dan kelas (melalui pernyataan def dan kelas), dan menetapkan ke variabel yang, jika belum ada, dibuat secara ajaib pada tugas pertama

Bagaimana cara mendeklarasikan daftar nol multidimensi dengan Python?

Hanya untuk kelengkapan. Untuk mendeklarasikan daftar nol multidimensi dengan python, Anda harus menggunakan pemahaman daftar seperti ini. untuk menghindari pembagian referensi antar baris. Ini terlihat lebih kikuk daripada kode chester1000, tetapi sangat penting jika nilainya akan diubah nanti. Lihat FAQ Python untuk detail lebih lanjut. OKE

Bagaimana cara mengisi array dengan nol?

Namun, ini pertama-tama akan meratakan larik asli Anda, lalu merekonstruksinya menjadi bentuk yang diberikan, menghancurkan urutan aslinya. Jika Anda hanya ingin "mengisi" dengan nol, alih-alih menggunakan resize (), Anda bisa langsung mengindeks ke matriks nol yang dihasilkan

Bagaimana Anda mengisi array dengan nol di Python?

zeros() function digunakan yang mengembalikan larik baru dengan bentuk dan tipe tertentu, dengan nol.

Bagaimana cara mengisi array numpy dengan 0?

Fungsi zeros() digunakan untuk mendapatkan array baru dengan bentuk dan tipe tertentu, diisi dengan nol. Bentuk array baru, e. g. , (2, 3) atau 2. Tipe data yang diinginkan untuk array, mis. g. , numpy. int8.

Apa itu larik [. ] dengan Python?

[. ] digunakan untuk pembatas atau pengiris dalam array, hash

Bagaimana Anda mengisi array dengan Python?

Gunakan Fungsi NumPy fill() untuk Mengisi Array Dengan Nilai . Fungsi NumPy fill() digunakan untuk mengisi array NumPy yang sudah ada dengan nilai yang sama. Fungsi ini mengambil nilai dan tipe data sebagai parameter masukan dan mengisi larik dengan nilai yang ditentukan. Kami pertama kali membuat array NumPy dengan np.

kode python