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。

相关问题

np.zeros_like

np.zeros_like函数是一个NumPy库中的函数，用于创建一个与给定数组具有相同形状和数据类型的零数组。它接受一个数组作为参数，并返回一个新的数组，其中所有的元素都设置为零。[1]

通过使用np.zeros_like函数，我们可以方便地创建一个与给定数组具有相同形状和类型的零数组。这在某些情况下非常有用，例如当我们想要初始化一个与已有数组具有相同形状的数组时。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用np.zeros_like函数：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3]) # 创建一个数组x
y = np.zeros_like(x) # 创建一个与x具有相同形状和类型的零数组

print(y) # 输出 [0 0 0]

在这个例子中，我们首先创建了一个数组x，然后使用np.zeros_like函数创建了一个与x具有相同形状和类型的零数组y，最后输出了数组y的内容。可以看到，数组y中的所有元素都被设置为了零。

总之，np.zeros_like函数是一个非常方便的工具，用于创建与给定数组具有相同形状和类型的零数组。它可以在许多情况下帮助我们快速初始化数组。

np.zeros_like和np.zeros

np.zeros和np.zeros_like都是用来创建指定形状的全零数组的NumPy函数。其中，np.zeros_like会根据给定的数组a的形状创建一个全零数组，而np.zeros则需要手动指定数组的形状。

举个例子，引用中的代码创建了一个3x3的数组a，然后使用np.zeros(a.shape)和np.zeros_like(a)分别创建了一个形状相同的全零数组b和c。

引用中的代码创建了一个2x3的数组x，然后使用np.zeros_like(x)和np.zeros((2, 3))分别创建了一个形状相同的全零数组。

引用中的代码创建了一个3x3x3的数组x，然后使用np.zeros_like(x)和np.zeros((3, 3, 3))分别创建了一个形状相同的全零数组。

总之，np.zeros和np.zeros_like都是用来创建全零数组的函数，其中np.zeros_like会根据给定的数组形状创建一个全零数组，而np.zeros则需要手动指定数组的形状。