numpy.zeros_like#

numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None, *, device=None)[源代码]#

返回一个与给定数组具有相同形状和类型的全零数组.

参数:
aarray_like

a 的形状和数据类型定义了返回数组的这些相同属性.

dtype数据类型, 可选

覆盖结果的数据类型.

在 1.6.0 版本加入.

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’ 表示如果 a 是 Fortran 连续的则为 ‘F’,否则为 ‘C’.’K’ 表示尽可能匹配 a 的布局.

在 1.6.0 版本加入.

subokbool, 可选.

如果为 True,则新创建的数组将使用 a 的子类类型,否则它将是一个基类数组.默认为 True.

shapeint 或 int 序列,可选.

覆盖结果的形状.如果 order=’K’ 并且维度数量不变,将尝试保持顺序,否则,隐含 order=’C’.

在 1.17.0 版本加入.

devicestr, 可选

要放置创建数组的设备.默认值:None.仅用于数组API互操作性,因此如果传递,必须为 "cpu".

在 2.0.0 版本加入.

返回:
outndarray

与 a 具有相同形状和类型的零数组.

参见

empty_like

返回一个形状和类型与输入相同的空数组.

ones_like

返回一个形状和类型与输入相同的由1组成的数组.

full_like

返回一个形状与输入相同的新数组,并用值填充.

zeros

返回一个将值设置为零的新数组.

示例

>>> import numpy as np
>>> 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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