numpy.zeros_like

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

返回形状和类型与给定数组相同的零数组。

参数

aarray_like

的形状和数据类型 a 定义返回数组的这些相同属性。

dtype数据类型，可选

重写结果的数据类型。

1.6.0 新版功能.

order'C'、'F'、'A'或'K'，可选

覆盖结果的内存布局。”“c”表示“c”顺序，“f”表示“f”顺序，“a”表示“f”如果 a Fortran是连续的，否则为“c”。k'表示与 a 尽可能接近。

1.6.0 新版功能.

subok布尔，可选。

如果为True，则新创建的数组将使用 a ，否则它将是基类数组。默认为True。

shapeint或int序列，可选。

替代结果的形状。如果order='K'和维度数不变，将尝试保持顺序，否则，将隐含order='C'。

1.17.0 新版功能.

返回

out恩达雷

形状和类型与相同的零数组 a .

参见

empty_like

返回一个带有形状和输入类型的空数组。

ones_like

返回一个包含形状和输入类型的数组。

full_like

返回一个新数组，输入的形状用值填充。

zeros

将新数组设置值返回零。

实例

>>> x = np.arange(6)
>>> x = x.reshape((2, 3))
>>> x
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.zeros_like(x)
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])

>>> y = np.arange(3, dtype=float)
>>> y
array([0., 1., 2.])
>>> np.zeros_like(y)
array([0.,  0.,  0.])

numpy.zeros numpy.full