numpy.zeros_like#

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

傳回一個與給定陣列具有相同形狀和型別的零陣列。

參數:

aarray_like: a 的形狀和資料型別定義了傳回陣列的這些相同屬性。
dtypedata-type, optional: 覆寫結果的資料型別。
order{‘C’, ‘F’, ‘A’, 或 ‘K’}, optional: 覆寫結果的記憶體佈局。「C」表示 C-order，「F」表示 F-order，「A」表示如果 a 是 Fortran 連續的則為 ‘F’，否則為 ‘C’。「K」表示盡可能匹配 a 的佈局。
subokbool, optional.: 如果為 True，則新建立的陣列將使用 a 的子類別型別，否則它將是基底類別陣列。預設為 True。
shapeint 或 int 序列, optional.: 覆寫結果的形狀。如果 order=’K’ 且維度數量不變，將嘗試保持 order，否則，order=’C’ 是隱含的。
devicestr, optional: 放置建立的陣列的裝置。預設值：None。僅用於 Array-API 互通性，因此如果傳遞，則必須為 "cpu"。

2.0.0 版本新增。

傳回值:

outndarray: 與 a 具有相同形狀和型別的零陣列。

參見

empty_like: 傳回一個具有輸入形狀和型別的空陣列。
ones_like: 傳回一個具有輸入形狀和型別的全 1 陣列。
full_like: 傳回一個以輸入形狀填滿值的新陣列。
zeros: 傳回一個將值設定為零的新陣列。

範例

>>> 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.])