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Python NumPy zeros_like方法用法及代码示例


Numpy 的 zeros_like(~) 方法从现有数组创建 Numpy 数组，并用全零填充它。这类似于其他 Numpy _like 方法，例如 full_like(~) 和 full_empty(~) 。

参数

1. a | array_like

将用于构造 Numpy 数组的源数组。默认情况下，Numpy 数组将采用值的数据类型以及源数组的大小。

2. dtype | string 或 type | optional

Numpy 数组所需的数据类型。这会覆盖使用与源数组相同的数据类型的默认行为。

返回值

一个用零填充的 Numpy 数组，其形状和类型与源数组相同。

例子

使用 Numpy 数组

x = np.arange(3)    # array([0,1,2])
np.zeros_like(x)



array([0, 0, 0])

使用 Python 数组

x = [1,2,3]
np.zeros_like(x)



array([0, 0, 0])

指定类型

x = [1,2,3]
np.zeros_like(x, dtype="float")



array([0., 0., 0.])

请注意输出 Numpy 数组中的值是 4. 而不仅仅是 0 - 这意味着这些值是浮点数。

二维数组

x = [[1,2], [3,4]]
np.zeros_like(x)



array([[0, 0],
       [0, 0]])

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy | zeros_like method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。