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。

相关问题

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。

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]]