Creare array pieno di zeri con NumPy in Python
Tra le varie operazioni di creazione di array offerte da NumPy, una delle più comuni è la creazione di un array pieno di zeri. In questa guida, vedremo come creare un array di zeri utilizzando NumPy, esplorando le diverse modalità e opzioni disponibili.
Un array di zeri è un array in cui tutti gli elementi hanno il valore zero. Questa operazione è spesso utilizzata come fase preliminare per inizializzare strutture dati, come vettori o matrici, che saranno successivamente riempite con valori calcolati o dati reali.
Gli array di zeri sono utili in numerosi contesti, come l'inizializzazione di pesi in algoritmi di machine learning, la creazione di maschere per operazioni su immagini, o semplicemente come placeholder in calcoli matematici complessi.
La funzione zeros di NumPy
In NumPy, la funzione principale per creare un array di zeri è zeros. Questa funzione accetta diversi parametri che permettono di specificare le dimensioni e il tipo di dato dell'array risultante. Ecco la sintassi di base:
import numpy as np
# Creare un array di zeri
array_zeri = np.zeros(shape, dtype=float, order='C')Di seguito vengono riportati i parametri principali di zeros:
shape: questo parametro è obbligatorio e definisce la forma dell'array. Può essere un intero per un array monodimensionale o una tupla per array multidimensionali.
dtype (opzionale): specifica il tipo di dato degli elementi dell'array. Il valore predefinito è float, ma può essere modificato a tipi come int, complex, ecc.
order (opzionale): definisce l'ordine di memorizzazione degli elementi nell'array. C indica l'ordine row-major (C-style), mentre F indica l'ordine column-major (Fortran-style). Il valore predefinito è C.
Esempio di creazione di un array monodimensionale di zeri
Un array monodimensionale è semplicemente un vettore. Ecco come creare un array di zeri con cinque elementi:
import numpy as np
array_mono = np.zeros(5)
print(array_mono) # Output: [0. 0. 0. 0. 0.]Creare un array multidimensionale di zeri con NumPy
Gli array multidimensionali sono comuni in applicazioni che richiedono matrici o tensor, come nel calcolo scientifico o nel machine learning. Ecco come creare una matrice 3x3 di zeri:
import numpy as np
array_multi = np.zeros((3, 3))
print(array_multi)
Il risultato sarà:
'''
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
'''Qui, shape è una tupla (3, 3) che specifica le dimensioni dell'array in termini di righe e colonne.
Se hai bisogno di un array di zeri con un tipo di dato diverso da float, puoi specificarlo con il parametro dtype. Ad esempio, per creare un array di zeri interi:
import numpy as np
array_interi = np.zeros(5, dtype=int)
print(array_interi) # Output: [0 0 0 0 0]