在Python的数据分析与科学计算中，`numpy`是一个不可或缺的工具库。今天来聊聊它的两个常用函数：`np.zeros`和`np.ones`！这两个函数简单却强大，能够快速创建数组。
`np.zeros(shape)`用于生成指定形状的全零数组。例如，`np.zeros((2, 3))`会返回一个2行3列的全零矩阵。而`np.ones(shape)`则生成全一数组，比如`np.ones(4)`会得到一个包含四个1的一维数组。这两种函数在初始化数据时非常实用。
🤔但有一个小疑问：如果传入负数作为参数会发生什么？答案是会抛出错误！因为数组的维度必须是非负整数。例如，`np.zeros(-5)`会让你收到`ValueError`提示。这提醒我们，在使用这些函数时一定要注意参数类型和值的有效性哦！
💡总之，熟练掌握`np.zeros`和`np.ones`能让你在处理数据时更加得心应手。无论是机器学习还是图像处理，它们都是你的得力助手！💪📊
Numpy 数据分析 编程小技巧