np.zeros_like() 和np.zeros的区别

`np.zeros_like()` 和 `np.zeros()` 都是 NumPy 库中的函数，用于创建全零数组，但是它们的主要区别在于创建数组的模板。

1. `np.zeros()`：这是一个通用函数，它接受一个或多个参数，可以直接指定想要创建的数组的维度，例如 `np.zeros((3,4))` 将会创建一个 3 行 4 列的全零矩阵。如果没有提供参数，则默认创建一维数组。

2. `np.zeros_like()`：这个函数则是基于已经存在的数组创建新的数组。比如，如果你有一个数组 `a`，那么 `np.zeros_like(a)` 将会创建一个与 `a` 宽度、高度以及数据类型相同的全零数组。这意味着如果 `a` 是多维的，`np.zeros_like(a)` 也将是多维的，并且每个元素都将为零。

简而言之，`np.zeros()` 更像是一种硬编码尺寸的方式，而 `np.zeros_like()` 则更注重基于现有数据结构动态地创建新数组。后者通常用于需要保持原有数组形状或数据类型的情况下。

相关问题

np.zeros_like()

np.zeros_like() 是一个 NumPy 函数，它可以创建一个新数组，其形状和类型与给定数组相同，但是所有元素都被设置为 0。

例如：

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]]

参数：

- a：输入数组。

返回值：

一个新的数组，其形状和类型与给定数组相同，但所有元素都被设置为 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]]