Exemplos de utilização do pitão zeros

A programação é um passo processo de pit. Hoje eu pisei em um buraco, a ser acumulando-lo.

Quando o valor inicial atribuído à matriz, frequentemente utilizado matriz 0, e Python, usamos função zero () para atingir. Por padrão, os elementos da matriz são zeros para criar o tipo de tipo de ponto flutuante, se você quiser usar um tipo diferente, você pode definir os parâmetros dtipo declaração. Aqui será descrita através de um exemplo:

1 Exemplos de paretros por defeito:

import numpy as np

r = 10
c = 10

D0 = np.zeros((11,11))
#D0 = np.zeros((11,11),dtype=int)

D0[0, 1:] = 32767
D0[1:, 0] = 32767

for i in range(r):
        for j in range(c):
            D0[i + 1, j + 1] = 1 
print D0
~

O resultado:

[[  0.00000000e+00   3.27670000e+04   3.27670000e+04   3.27670000e+04
    3.27670000e+04   3.27670000e+04   3.27670000e+04   3.27670000e+04
    3.27670000e+04   3.27670000e+04   3.27670000e+04]
 [  3.27670000e+04   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00]
 [  3.27670000e+04   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00]
 [  3.27670000e+04   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00]
 [  3.27670000e+04   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00]
 [  3.27670000e+04   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00]
 [  3.27670000e+04   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00]
 [  3.27670000e+04   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00]
 [  3.27670000e+04   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00]
 [  3.27670000e+04   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00]
 [  3.27670000e+04   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00
    1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00]]

Exemplos 2 a parâmetro número inteiro:

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import numpy as np

r = 10
c = 10

#D0 = np.zeros((11,11))
D0 = np.zeros((11,11),dtype=int)

D0[0, 1:] = 32767
D0[1:, 0] = 32767

for i in range(r):
        for j in range(c):
            D0[i + 1, j + 1] = 1 
print D0

O resultado:

[[    0 32767 32767 32767 32767 32767 32767 32767 32767 32767 32767]
 [32767     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1]
 [32767     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1]
 [32767     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1]
 [32767     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1]
 [32767     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1]
 [32767     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1]
 [32767     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1]
 [32767     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1]
 [32767     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1]
 [32767     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1]]

Como pode ser visto, os zeros é o tipo float padrão, para usar outros tipos exigem sinal de mais, e eu estava deitada no topo da arma.