numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
numpy.zeros
-
Return a new array of given shape and type, filled with zeros.
Parameters: shape : int or sequence of ints
Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2.
dtype : data-type, optional
The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8. Default is numpy.float64.
order : {‘C’, ‘F’}, optional
Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous (row- or column-wise) order in memory.
Returns: out : ndarray
Array of zeros with the given shape, dtype, and order.
See also
- zeros_like
- Return an array of zeros with shape and type of input.
- ones_like
- Return an array of ones with shape and type of input.
- empty_like
- Return an empty array with shape and type of input.
- ones
- Return a new array setting values to one.
- empty
- Return a new uninitialized array.
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))
array([[ 0.],
[ 0.]])>>>>>> s = (2,2)
>>> np.zeros(s)
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])>>>>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype
array([(0, 0), (0, 0)],
dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])
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