np.zeros_like
时间: 2023-11-21 20:50:45 浏览: 3
np.zeros_like是一个NumPy函数,用于创建一个与给定数组具有相同形状和数据类型的全零数组。
例如,如果我们有一个形状为(2,3)的数组a,我们可以使用np.zeros_like(a)创建一个形状相同的全零数组。
示例代码:
```
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.zeros_like(a)
print(b)
```
输出:
```
[[0 0 0]
[0 0 0]]
```
相关问题
python np.zeros_like
np.zeros_like是NumPy库中的一个函数,用于创建一个与给定数组具有相同形状和数据类型的全零数组。
具体来说,np.zeros_like函数接受一个数组作为参数,并返回一个与该数组具有相同形状和数据类型的全零数组。这意味着返回的数组将具有与输入数组相同的维度和大小,并且所有元素都将被初始化为0。
下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
zeros_arr = np.zeros_like(arr)
print(zeros_arr)
```
输出结果为:
```
[[0 0 0]
[0 0 0]]
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个形状为(2, 3)的二维数组arr。然后,使用np.zeros_like函数创建了一个与arr具有相同形状和数据类型的全零数组zeros_arr。最后,我们打印了zeros_arr的值,可以看到所有元素都被初始化为0。
np.zeros_like函数
np.zeros_like函数是一个用于创建与给定数组shape和数据类型相同的全0数组的函数。其语法如下所示:
np.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True[, shape])
其中,参数a是指定形状和数据类型的输入数组;dtype是新数组的数据类型,它是可选参数,默认值为None;order是指定数组在内存中的存储顺序,它也是可选参数,默认值为'K';subok是一个布尔值,用于控制返回值是否允许子类,它也是可选参数,默认值为True;shape是一个可选参数,用于覆盖a的形状信息。
下面是一个使用np.zeros_like函数创建全0数组的示例:
```
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.zeros_like(a)
print(b) # 输出全0数组:[[0 0 0] [0 0 0]]
```