numpy.ma.zeros#

ma.zeros(shape, dtype=None, order='C', *, device=None, like=None)[源代码]#

返回一个给定形状和类型的、用 0 填充的新数组。

参数:
shapeint 或 int 元组

新数组的形状，例如 (2, 3) 或 2。

dtype数据类型，可选

所需的数组数据类型，例如 numpy.int8。默认为 numpy.float64。

order{‘C’, ‘F’}, 可选，默认为 ‘C’

内存中存储多维数据时，是按行主序（C 风格）还是列主序（Fortran 风格）。

devicestr，可选

创建的数组所在的设备。默认为 None。仅用于 Array-API 互操作性，因此如果传递，必须是 "cpu"。

版本 2.0.0 中新增。

likearray_like, optional

用于创建非 NumPy 数组的引荐对象。如果传入的 like 支持 __array_function__ 协议，则结果将由它定义。在这种情况下，它确保创建与通过此参数传入的数组兼容的数组对象。

版本 1.20.0 中新增。

返回:
outMaskedArray

具有给定形状、数据类型和顺序的零数组。

另请参阅

zeros_like

返回一个形状和类型与输入相同的全 0 数组。

empty

返回一个新的未初始化数组。

ones

返回一个新数组，将值设置为一。

full

返回一个给定形状并用指定值填充的新数组。

示例

>>> import numpy as np
>>> np.zeros(5)
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

>>> np.zeros((5,), dtype=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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