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：

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。

相关问题

np.zeros_like

`np.zeros_like` 是一个 NumPy 函数，用于创建一个与给定数组（`array_like`）具有相同形状和数据类型的全零数组。例如：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
zeros = np.zeros_like(arr)

print(zeros)
# 输出：[[0 0]
#       [0 0]]

`zeros` 数组与 `arr` 数组具有相同的形状和数据类型，但所有元素都是零。

np.zeros_like(t)

根据提供的引用[1]，np.zeros_like()函数可以以一个数组为模板，创建一个和它形状一样，值是0的数组。因此，如果想要创建一个形状和数组t一样，数值全是0的数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

t = np.array([[1, 2, 3], [4, 5,6]])
a = np.zeros_like(t)
print(a)

输出结果为：

[[0 0 0]
 [0 0 0]]