Numpy.zeros () क्या है?
शून्य से भरा मैट्रिक्स बनाने के लिए numpy.zeros () या np.zeros Python फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है। जब आप TensorFlow और अन्य सांख्यिकीय कार्यों में पहली पुनरावृत्ति के दौरान वज़न को प्रारंभ करते हैं, तो अजगर में numpy.zeros () का उपयोग किया जा सकता है।
numpy.zeros () फ़ंक्शन सिंटैक्स
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
अजगर सुन्न। () पैरामीटर
यहाँ,
- आकार : सुन्न शून्य सरणी का आकार है
- Dtype : संख्यात्मक शून्य में डेटाटाइप है। यह वैकल्पिक है। डिफ़ॉल्ट मान फ़्लोट 64 है
- आदेश : डिफ़ॉल्ट C है जो पायथन में numpy.zeros () के लिए एक आवश्यक पंक्ति शैली है।
अजगर सुन्न। () उदाहरण
import numpy as npnp.zeros((2,2))
आउटपुट:
array([[0., 0.],[0., 0.]])
डेटापाइप के साथ सुन्न शून्य का उदाहरण
import numpy as npnp.zeros((2,2), dtype=np.int16)
आउटपुट:
array([[0, 0],[0, 0]], dtype=int16)
Numpy.ones () क्या है?
np.ones () फ़ंक्शन का उपयोग लोगों से भरे मैट्रिक्स को बनाने के लिए किया जाता है। जब आप TensorFlow और अन्य सांख्यिकीय कार्यों में पहली पुनरावृत्ति के दौरान वज़न को प्रारंभ करते हैं, तो अजगर में numpy.ones () का उपयोग किया जा सकता है।
अजगर सुन्न। () सिंटेक्स
numpy.ones(shape, dtype=float, order='C')
अजगर सुन्न। () पैरामीटर
यहाँ,
- आकृति : np.ones Python array का आकार है
- Dtype : सुन्न लोगों में डेटाटाइप है। यह वैकल्पिक है। डिफ़ॉल्ट मान फ़्लोट 64 है
- आदेश : डिफ़ॉल्ट सी है जो एक आवश्यक पंक्ति शैली है।
पायथन numpy.ones () 2 डी ऐरे के साथ डेटाटाइप उदाहरण
import numpy as npnp.ones((1,2,3), dtype=np.int16)
आउटपुट:
array([[[1, 1, 1],[1, 1, 1]]], dtype=int16)