Python numpy zeros_like用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.zeros_like 的用法。

用法:

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

返回與給定數組具有相同形狀和類型的零數組。

參數：

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'。

返回：

out： ndarray

具有與 a 相同形狀和類型的零數組。

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.])