Hướng dẫn how to make all elements of array 0 in python - cách tạo tất cả các phần tử của mảng 0 trong python

Python thuần túy:

x[:n] = [0] * n

với Numpy:

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

Cũng lưu ý rằng x[:n] = 0 không hoạt động nếu

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

Đó cũng là một ý tưởng tồi khi sử dụng

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

>>> a = [[],[],[],[]]
>>> a[0:2] = [["a"]] * 2
>>> a
[['a'], ['a'], [], []]
>>> a[0].append("b")
>>> a
[['a', 'b'], ['a', 'b'], [], []]

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách tạo ra một loạt các số không trong Python. Trong các mục mảng được lưu trữ tại các vị trí bộ nhớ liên tục và ở đây chúng tôi sẽ cố gắng chỉ thêm số không vào mảng với các phương thức khác nhau.

Ở đây chúng tôi sẽ bao gồm các cách tiếp cận khác nhau để tạo ra một mảng phần tử không. Các cách tiếp cận khác nhau mà chúng tôi sẽ đề cập trong bài viết này là:

• Sử dụng phép nhân đơn giản & nbsp;
• Sử dụng vòng lặp
• Sử dụng danh sách hiểu
• Sử dụng phương thức Numpy.Zeros () Phương thức trong xây dựng
• Sử dụng hàm itertools.repeat ()

Phương pháp 1: Sử dụng phép nhân đơn giản & nbsp;

Trong ví dụ này, chúng tôi đang nhân mảng 0 thành 9. Đổi lại, chúng tôi sẽ nhận được một mảng với 9 phần tử 0 0.

Python3

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

>>> a = [[],[],[],[]]
>>> a[0:2] = [["a"]] * 2
>>> a
[['a'], ['a'], [], []]
>>> a[0].append("b")
>>> a
[['a', 'b'], ['a', 'b'], [], []]

Output:

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

Phương pháp 2: Sử dụng vòng lặp

Trong ví dụ này, chúng tôi đang tạo một mảng 0 bằng cách sử dụng vòng lặp cho phạm vi từ 0 đến 10.

Python3

>>> a = [[],[],[],[]]
>>> a[0:2] = [["a"]] * 2
>>> a
[['a'], ['a'], [], []]
>>> a[0].append("b")
>>> a
[['a', 'b'], ['a', 'b'], [], []]

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

>>> a = [[],[],[],[]]
>>> a[0:2] = [["a"]] * 2
>>> a
[['a'], ['a'], [], []]
>>> a[0].append("b")
>>> a
[['a', 'b'], ['a', 'b'], [], []]

>>> a = [[],[],[],[]]
>>> a[0:2] = [["a"]] * 2
>>> a
[['a'], ['a'], [], []]
>>> a[0].append("b")
>>> a
[['a', 'b'], ['a', 'b'], [], []]

>>> a = [[],[],[],[]]
>>> a[0:2] = [["a"]] * 2
>>> a
[['a'], ['a'], [], []]
>>> a[0].append("b")
>>> a
[['a', 'b'], ['a', 'b'], [], []]

>>> a = [[],[],[],[]]
>>> a[0:2] = [["a"]] * 2
>>> a
[['a'], ['a'], [], []]
>>> a[0].append("b")
>>> a
[['a', 'b'], ['a', 'b'], [], []]

>>> a = [[],[],[],[]]
>>> a[0:2] = [["a"]] * 2
>>> a
[['a'], ['a'], [], []]
>>> a[0].append("b")
>>> a
[['a', 'b'], ['a', 'b'], [], []]

>>> a = [[],[],[],[]]
>>> a[0:2] = [["a"]] * 2
>>> a
[['a'], ['a'], [], []]
>>> a[0].append("b")
>>> a
[['a', 'b'], ['a', 'b'], [], []]

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

Output:

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

Phương pháp 3: Sử dụng danh sách hiểu

Ví dụ 1: Tạo mảng 1D bằng cách sử dụng danh sách hiểu

Như chúng ta đã biết ở đây cho Loop sẽ tạo ra một danh sách như vậy và chúng tôi lặp lại số 0 trong danh sách cho đến phạm vi đã cho.

Python3

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

>>> a = [[],[],[],[]]
>>> a[0:2] = [["a"]] * 2
>>> a
[['a'], ['a'], [], []]
>>> a[0].append("b")
>>> a
[['a', 'b'], ['a', 'b'], [], []]

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

>>> a = [[],[],[],[]]
>>> a[0:2] = [["a"]] * 2
>>> a
[['a'], ['a'], [], []]
>>> a[0].append("b")
>>> a
[['a', 'b'], ['a', 'b'], [], []]

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

[0, 0, 0, 0, 0]

Output:

[0, 0, 0, 0, 0]

Ví dụ 2: Tạo mảng 2D bằng cách sử dụng danh sách hiểu

Trong ví dụ này, chúng tôi đang tạo một mảng 2 chiều bằng cách sử dụng danh sách hiểu trong Python để tạo 0 0 của 5 hàng và 10 cột.

Python3

Is

y = numpy.array(x)
y[:n] = 0

[[[(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]
  [(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]]

 [[(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]
  [(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]]]
[('x', '1
Output:
[[0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0]]
Phương pháp 4: Sử dụng phương thức Numpy.zeros () Phương thức trong xây dựng
Trong ví dụ này, chúng tôi đang tạo ra một mảng numpy với số 0 là hàm numpy.zeros () được sử dụng để trả về một mảng mới có hình dạng và loại đã cho, với số không. & NBSP;numpy.zeros()function is used which returns a new array of given shape and type, with zeros. 
Python3
[[[(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]
  [(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]]

 [[(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]
  [(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]]]
[('x', '2 
[[[(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]
  [(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]]

 [[(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]
  [(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]]]
[('x', '3
Các
y = numpy.array(x)
y[:n] = 0
9x[:n] = 04



y = numpy.array(x)
y[:n] = 0
9x[:n] = 06
Output:
Trong đầu ra, i4 chỉ định 4 byte của kiểu dữ liệu số nguyên, trong khi F8 chỉ định 8 byte của kiểu dữ liệu float.i4 specifies 4 bytes of integer data type, whereas f8 specifies 8 bytes of float data type.
[[[(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]
  [(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]]

 [[(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]
  [(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]]]
[('x', '
Phương pháp 5: Sử dụng & nbsp; itertools.repeat () hàm
Mô-đun ITERTOOLS là một công cụ tiết kiệm bộ nhớ được sử dụng bởi chính nó hoặc kết hợp để tạo thành đại số iterator. & NBSP;
Ở đây chúng tôi tạo một trình lặp bằng cách sử dụng hàm lặp lại (), hàm này lấy giá trị làm đối số đầu tiên của nó, và sau đó đối số thứ hai lấy số lần lặp lại của các giá trị. & NBSP;
Bên dưới ví dụ, chúng tôi lấy 0 làm giá trị và tham số thứ hai 5 là số lần lặp lại và sau đó chuyển đổi TEMP_VAR thành danh sách.
Python3
[[[(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]
  [(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]]

 [[(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]
  [(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]]]
[('x', '2 x[:n] = 08
x[:n] = 09
y = numpy.array(x)
y[:n] = 0
3 
y = numpy.array(x)
y[:n] = 0
01
y = numpy.array(x)
y[:n] = 0
5
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
0
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
8
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
6
y = numpy.array(x)
y[:n] = 0
9
>>> a = [[],[],[],[]]
>>> a[0:2] = [["a"]] * 2
>>> a
[['a'], ['a'], [], []]
>>> a[0].append("b")
>>> a
[['a', 'b'], ['a', 'b'], [], []]
8
y = numpy.array(x)
y[:n] = 0
08
y = numpy.array(x)
y[:n] = 0
09
Output:
[0, 0, 0, 0, 0]

 

			
Làm cách nào để tạo tất cả các giá trị của mảng 0?
			
Bạn cần làm cho tất cả các phần tử của mảng bằng 0 bằng cách thực hiện các hoạt động bên dưới: nếu một phần tử là 1, bạn có thể thay đổi giá trị của nó bằng 0 thì nếu phần tử liên tiếp tiếp theo là 1, nó sẽ tự động được chuyển đổi thành 0. Nếu yếu tố liên tiếp tiếp theo đã là 0, sẽ không có gì xảy ra.If an element is 1, You can change it's value equal to 0 then, if the next consecutive element is 1, it will automatically get converted to 0. if the next consecutive element is already 0, nothing will happen.
		
			
Làm thế nào để bạn tạo ra một mảng numpy của tất cả số không?
			
Hàm Zeros () được sử dụng để có được một mảng mới có hình dạng và loại đã cho, chứa đầy số 0.Hình dạng của mảng mới, ví dụ: (2, 3) hoặc 2. Loại dữ liệu mong muốn cho mảng, ví dụ: Numpy. is used to get a new array of given shape and type, filled with zeros. Shape of the new array, e.g., (2, 3) or 2. The desired data-type for the array, e.g., numpy.
		
			
Làm thế nào để bạn đặt một giá trị thành 0 trong Python?
			
Sử dụng phương thức Dict.FromKeys () để đặt tất cả các giá trị từ điển thành 0, ví dụ:my_dict = dict.FromKeys (my_dict, 0). fromkeys() method to set all dictionary values to 0, e.g. my_dict = dict. fromkeys(my_dict, 0) .
		
			
Làm thế nào để bạn xóa một mảng trong Python?
			
Phương thức rõ ràng () loại bỏ tất cả các mục khỏi danh sách.clear() method removes all items from the list.