Python NumPy zeros_like方法用法及代碼示例

Numpy 的 zeros_like(~) 方法從現有數組創建 Numpy 數組，並用全零填充它。這類似於其他 Numpy _like 方法，例如 full_like(~) 和 full_empty(~) 。

1. a | array_like

將用於構造 Numpy 數組的源數組。默認情況下，Numpy 數組將采用值的數據類型以及源數組的大小。

2. dtype | string 或 type | optional

Numpy 數組所需的數據類型。這會覆蓋使用與源數組相同的數據類型的默認行為。

一個用零填充的 Numpy 數組，其形狀和類型與源數組相同。

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



array([0, 0, 0])

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



array([0, 0, 0])

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



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

請注意輸出 Numpy 數組中的值是 4. 而不僅僅是 0 - 這意味著這些值是浮點數。

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



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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 NumPy | zeros_like method。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。