numpy.zeros_like和numpy.zeros的区别

numpy.zeros_like和numpy.zeros都用于创建指定形状和类型的数组，并将其所有元素设置为0。不同之处在于，numpy.zeros_like需要传入一个现有的数组作为参数，它将创建一个与该数组具有相同形状和类型的新数组。而numpy.zeros则直接传入形状和数据类型参数来创建一个新数组。

相关问题

numpy.zeros_like

numpy.zeros_like函数是用于创建一个与给定数组具有相同形状（shape）和数据类型（dtype）的全零数组。它的语法如下：

numpy.zeros_like(arr, dtype=None, order='K', subok=True)

其中，arr是输入的数组对象，dtype是可选参数，指定所创建数组的数据类型，默认为None，order是可选参数，指定数组元素在内存中的存储顺序，默认为'K'，subok是可选参数，指定返回的数组是否与输入数组具有相同的子类类型，默认为True。

例如，我们可以使用以下代码创建一个与给定数组arr具有相同形状和数据类型的全零数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
zeros = np.zeros_like(arr)

print(zeros)

输出结果为：

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

这样我们就创建了一个与arr形状相同的全零数组。

numpy.zero_like

numpy.zero_like 函数返回一个和输入数组形状相同，但所有元素都设为0的数组。

示例代码：

import numpy as np

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

print(b)

输出结果为：

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

在这个例子中，我们先创建了一个二维数组 `a`，然后使用 `numpy.zeros_like` 函数创建了一个形状相同的数组 `b`，但所有元素都设为0。