本文簡要介紹 python 語言中 numpy.ma.zeros_like
的用法。
用法:
ma.zeros_like(*args, **kwargs) = <numpy.ma.core._convert2ma object>
返回與給定數組具有相同形狀和類型的零數組。
- a: array_like
a 的形狀和數據類型定義了返回數組的這些相同屬性。
- dtype: 數據類型,可選
覆蓋結果的數據類型。
- order: {‘C’、‘F’、‘A’或‘K’},可選
覆蓋結果的內存布局。 “C”表示C-order,“F”表示F-order,如果 a 是 Fortran 連續的,“A”表示“F”,否則表示“C”。 ‘K’表示盡可能匹配a的布局。
- subok: 布爾值,可選。
如果為True,那麽新創建的數組將使用a的sub-class類型,否則它將是base-class數組。默認為真。
- shape: int 或整數序列,可選。
覆蓋結果的形狀。如果 order='K' 且維數不變,將嘗試保持 order,否則,隱含 order='C'。
- out: MaskedArray
具有與 a 相同形狀和類型的零數組。
參數:
返回:
例子:
>>> 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.])
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注:本文由純淨天空篩選整理自numpy.org大神的英文原創作品 numpy.ma.zeros_like。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。