numpy中的zeros

简介

• 创建指定长度或形状的全为0的ndarray数组；
• 在默认情况下，创建的数组元素类型为浮点型，如果要使用其他类型可以设置dtype参数返回给定类型的新数组；

用法

• 语法结构：

  import numpy as np
  np.zeros(shape, dtype=float, orser='c')
  

  • shape：定义返回对俄数组的形状；
    • 创建多维数组时，用括号将shape数据组括起来；
  • dtype：生成数组的数据类型，默认为np.float64
  • order：可选参数，{‘c’, ‘f’}，表示是否在内容中以行列顺序存储多维数据；

举例

使用独热编码对数据信息进行存储：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import pandas as pd
import sklearn

df = pd.DataFrame({"num":["A, C, D", "H, A, B", "C, B, F", "S, A, L"]})

temp_list = df["num"].str.split(", ").tolist()

num_list = list(sorted(set([i for j in temp_list for i in j])))

zeros_df = pd.DataFrame(np.zeros((df.shape[0], len(num_list))), dtype=np.int16, columns=num_list)

for i in range(df.shape[0]):
    zeros_df.loc[i, temp_list[i]] = 1

print(zeros_df)