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。