Có chức năng số không trong python không?

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách tạo ma trận số 0 bằng cách sử dụng hàm số không NumPy. Mảng và ma trận không có mục đích đặc biệt trong học máy. Có thể tạo chúng một cách hiệu quả sẽ cho phép bạn trở nên có khả năng hơn trong đại số tuyến tính và máy học

Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ học được

• Tại sao phải tạo ma trận không
• Cách sử dụng hàm NumPy

  # A Zero Matrix of size 4x4
  [[0. 0. 0. 0.]
   [0. 0. 0. 0.]
   [0. 0. 0. 0.]
   [0. 0. 0. 0.]]

  4
• Cách tạo các mảng và ma trận không 1D, 2D và 3D
• Cách thay đổi kiểu dữ liệu của các số 0 trong ma trận

Mục lục

• Ma trận Zero là gì?
• Hiểu chức năng NumPy Zeros
• Tạo mảng Zeros 1 chiều trong Numpy
• Tạo ma trận Zeros 2 chiều trong Numpy
• Tạo ma trận số không 3 chiều trong Numpy
• Cách thay đổi kiểu dữ liệu của ma trận Zeros trong Numpy
• Hiểu tham số đặt hàng trong Numpy Zeros
• Sự kết luận
• Tài nguyên bổ sung

Ma trận Zero là gì?

Ma trận số không là một loại ma trận đặc biệt trong đó mọi giá trị đều bằng không. Điều này cho phép bạn tạo một ma trận có các thuộc tính và đặc điểm đặc biệt khi tương tác với các ma trận khác. Thông thường, một ma trận 0 được định nghĩa là 0m,n, trong đó

# A Zero Matrix of size 4x4
[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

5 và

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

0 đại diện cho các kích thước của ma trận đó

Điều này có nghĩa là một ma trận không có kích thước

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

1 sẽ trông như thế này

# A Zero Matrix of size 4x4
[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

Hãy cùng điểm qua một số đặc điểm của ma trận loại này. Hãy tưởng tượng chúng ta có một ma trận zero

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

2 và một ma trận khác

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

3. Khi đó, ta có các đặc điểm sau

• A + 0 = 0 + A = A
• Một – 0 = Một
• A – A = 0
• 0A = 0

Biết điều này có thể cho phép chúng tôi xác định một số đặc điểm quan trọng hơn trong học máy. Trong các phần sau, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo ma trận 0 trong Python bằng NumPy

Hiểu chức năng NumPy Zeros

Để tạo ma trận số 0 bằng Python và NumPy, chúng ta có thể sử dụng hàm Numpy

# A Zero Matrix of size 4x4
[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

4. Chúng ta hãy xem hàm hàm

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

5 và các tham số của nó

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tập trung vào hai tham số đầu tiên. Tham số

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

6 cho phép bạn xác định kích thước của mảng số 0 hoặc ma trận sẽ được tạo. Tham số

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

7 cho phép bạn đặt kiểu dữ liệu của ma trận không được tạo

Tạo mảng Zeros 1 chiều trong Numpy

Chúng ta hãy xem một trong những cách đơn giản nhất để chúng ta có thể tạo ma trận số 0 trong Python. một mảng một chiều của số không. Điều này có thể được thực hiện bằng cách chuyển một số nguyên duy nhất vào đối số hình dạng của hàm số không

Hãy xem cách tạo một mảng không có kích thước 5 bằng Python

# Creating an array of zeros
import numpy as np

array_1d = np.zeros(5)
print(array_1d)

# Returns: [0. 0. 0. 0. 0.]

Mặc định NumPy sẽ tạo mảng một chiều với kiểu dữ liệu là float

Tạo ma trận Zeros 2 chiều trong Numpy

NumPy giúp tạo ma trận không 2 chiều dễ dàng như nhau. Chúng ta có thể làm điều này bằng cách chuyển vào một bộ số nguyên đại diện cho các kích thước của ma trận này. Theo mặc định, NumPy sẽ sử dụng kiểu dữ liệu float

Hãy xem cách tạo ma trận 3x2 bằng NumPy

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

0

Tạo ma trận số không 3 chiều trong Numpy

Để tạo ma trận số 0 ba chiều trong NumPy, chúng ta chỉ cần chuyển vào một bộ có độ dài ba. Hãy xem cách chúng ta có thể tạo một bộ có kích thước

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

8

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

2

Cách thay đổi kiểu dữ liệu của ma trận Zeros trong Numpy

Theo mặc định, NumPy sẽ chuyển số float vào ma trận số 0 mà nó tạo ra bằng cách sử dụng hàm

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

5. Chúng ta có thể sử dụng tham số

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

7 để thay đổi kiểu dữ liệu của các giá trị trong ma trận số không

Hãy xem cách chúng ta có thể tạo ma trận số 0 với số nguyên thay vì số float

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

5

Bạn thậm chí có thể đi xa hơn thế này và chuyển vào một bộ kiểu dữ liệu. Điều này cho phép bạn dễ dàng tạo các bộ số 0 của các loại dữ liệu khác nhau trong NumPy

# The NumPy zeros() function
np.zeros(
    shape,          # Int or tuple of ints
    dtype=float,    # Data type for array
    order='C',      # Memory optimization
    like=None       # Reference object to help create
)

6

Trong ví dụ trên, chúng ta tạo một ma trận không chứa các bộ số không. Trong bộ dữ liệu, kiểu dữ liệu đầu tiên là float trong khi kiểu dữ liệu thứ hai là số nguyên

Hiểu tham số đặt hàng trong Numpy Zeros

NumPy cũng cho phép bạn tùy chỉnh kiểu lưu trữ dữ liệu theo kiểu chính của hàng hoặc cột trong bộ nhớ. Điều này mang lại cho bạn sự linh hoạt bổ sung để thay đổi cách xử lý bộ nhớ trong khi tạo ma trận không

Bằng cách sử dụng tham số

# Creating an array of zeros
import numpy as np

array_1d = np.zeros(5)
print(array_1d)

# Returns: [0. 0. 0. 0. 0.]

1, bạn có thể chuyển vào

# Creating an array of zeros
import numpy as np

array_1d = np.zeros(5)
print(array_1d)

# Returns: [0. 0. 0. 0. 0.]

2 hoặc

# Creating an array of zeros
import numpy as np

array_1d = np.zeros(5)
print(array_1d)

# Returns: [0. 0. 0. 0. 0.]

3 để sửa đổi cách các giá trị này được lưu trữ. Bằng cách sử dụng

# Creating an array of zeros
import numpy as np

array_1d = np.zeros(5)
print(array_1d)

# Returns: [0. 0. 0. 0. 0.]

2, dữ liệu sẽ được lưu trữ ở định dạng hàng chính. Trong khi đó, khi bạn chuyển vào

# Creating an array of zeros
import numpy as np

array_1d = np.zeros(5)
print(array_1d)

# Returns: [0. 0. 0. 0. 0.]

3, dữ liệu được lưu trữ dưới dạng cột chính (kiểu Fortran)

NumPy sẽ mặc định sử dụng định dạng hàng chính. Chúng ta có thể thay đổi điều này bằng cách đặt tham số

# Creating an array of zeros
import numpy as np

array_1d = np.zeros(5)
print(array_1d)

# Returns: [0. 0. 0. 0. 0.]

1

# A Zero Matrix of size 4x4
[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

3

Sự kết luận

Trong hướng dẫn này, bạn đã học cách sử dụng NumPy để tạo ma trận không. Trước tiên, bạn đã biết các đặc điểm của ma trận không là gì. Sau đó, bạn đã học cách tạo mảng số không, cũng như mảng số không hai chiều và ba chiều trong NumPy. Cuối cùng, bạn đã học cách thay đổi thứ tự của ma trận

Hàm zeros() dùng để làm gì?

Tại sao NP số 0 trong Python?

Số không và số một trong Python là gì?