Mis on numpy.zeros ()?
Nullidest täis maatriksi loomiseks kasutatakse funktsiooni numpy.zeros () või np.zeros Python. Numpy.zeros () Pythonis saab kasutada, kui lähtestate kaalud TensorFlow esimese iteratsiooni ajal ja muudes statistilistes ülesannetes.
funktsioon numpy.zeros () Süntaks
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
Pythoni numpy.zeros () parameetrid
Siin,
- Kuju : on numpy nullmassiivi kuju
- Dtype : on andmetüüp numbrites nullides. See on vabatahtlik. Vaikeväärtus on float64
- Järjestus : Vaikimisi on C, mis on Pythonis numpy.zeros () jaoks oluline reastiil.
Pythoni numpy.zeros () näide
import numpy as npnp.zeros((2,2))
Väljund:
array([[0., 0.],[0., 0.]])
Näide numpy nullist koos andmetüübiga
import numpy as npnp.zeros((2,2), dtype=np.int16)
Väljund:
array([[0, 0],[0, 0]], dtype=int16)
Mis on numpy.ones ()?
Funktsiooni np.ones () kasutatakse neist täis maatriksi loomiseks. Numpy.ones () Pythonis saab kasutada, kui lähtestate kaalud TensorFlow esimese iteratsiooni ajal ja muudes statistilistes ülesannetes.
Pythoni numpy.ones () süntaks
numpy.ones(shape, dtype=float, order='C')
Pythoni numpy.ones () parameetrid
Siin,
- Kuju : on np.ones Pythoni massiivi kuju
- Dtype : on andmetüüp arvukates . See on vabatahtlik. Vaikeväärtus on float64
- Järjestus : Vaikimisi on C, mis on oluline rea stiil.
Pythoni numpy.ones () 2D massiiv koos näitega Andmetüüp
import numpy as npnp.ones((1,2,3), dtype=np.int16)
Väljund:
array([[[1, 1, 1],[1, 1, 1]]], dtype=int16)