¿Cómo crear una array de ceros en Python?

En este artículo, discutiremos cómo crear una array de ceros en Python . En la array, los elementos se almacenan en ubicaciones de memoria contiguas y aquí intentaremos agregar solo ceros en la array con diferentes métodos.

Aquí cubriremos diferentes enfoques para crear una array de elementos de cero. Los diferentes enfoques que cubriremos en este artículo son:

• Usando la multiplicación simple 
• Usando bucle
• Uso de la comprensión de listas
• Usando el método In-Build método numpy.zeros ()
• Uso de la función itertools.repeat()

Método 1: usando la multiplicación simple 

En este ejemplo, estamos multiplicando la array de cero a 9. A cambio, obtendremos una array con 9 elementos de 0.

arr0 = [0] * 9
print (arr0)

Producción:

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

Método 2: usar un bucle

En este ejemplo, estamos creando una array de 0 usando un ciclo for de rango de 0 a 10.

arr1 = []
for i in range(0,10):
    arr1.append(0)
     
print(arr1)

Producción:

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

Método 3: Uso de la comprensión de listas

Ejemplo 1: creación de una array 1D mediante la comprensión de listas

Como sabemos aquí, for loop generará dicha lista, e iteramos cero dentro de la lista hasta el rango dado.

arr = [0 for element in range(5)]
print(arr)

Producción:

[0, 0, 0, 0, 0]

Ejemplo 2: creación de una array 2D mediante comprensión de listas

En este ejemplo, estamos creando una array 2-D utilizando una lista de comprensión en Python para crear 0 de 5 filas y 10 columnas.

arr2 = [[0 for col in range(5)] for row in range(10)]
print(arr2)

Producción:

[[0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0]]

Método 4: Usar el método In-Build método numpy.zeros()

En este ejemplo, estamos creando una array NumPy con ceros ya que se usa la función numpy.zeros() que devuelve una nueva array de forma y tipo determinados, con ceros. 

import numpy as np
 
# Specifying array as a tuple, and
# Specify their data types.
arr3 = np.zeros((2, 2, 3), dtype=[('x', 'int'), ('y', 'float')])
print(arr3)
print(arr3.dtype)

Producción:

En la salida, i4 especifica 4 bytes de tipo de datos enteros, mientras que f8 especifica 8 bytes de tipo de datos flotantes.

[[[(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]
  [(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]]

 [[(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]
  [(0, 0.) (0, 0.) (0, 0.)]]]
[('x', '<i4'), ('y', '<f8')]

Método 5: Uso de la función itertools.repeat()

El módulo Itertools es una herramienta eficiente en memoria que se usa sola o en combinación para formar álgebra iteradora. 

Aquí creamos un iterador usando la función repeat(), esta función toma el valor como su primer argumento, y luego el segundo argumento toma el número de repeticiones de los valores. 

Debajo del ejemplo, tomamos 0 como valor y el segundo parámetro 5 es el número de repeticiones y luego convertimos temp_var en lista.

# import module
import itertools
 
# create instance with repeat()
# value = 0 and range = 5
temp_var = itertools.repeat(0,5)
print(list(temp_var))

Producción:

[0, 0, 0, 0, 0]