numpy zeros_like

numpy zeros_like

numpy zeros_like

1. 简介

numpy.zeros_like() 函数返回一个用零填充的与给定数组具有相同形状和数据类型的新数组。

该函数的基本语法如下:

numpy.zeros_like(arr, dtype=None, order='K', subok=True)
Python

其中:

  • arr:需要进行形状和数据类型匹配的数组。
  • dtype:可选参数,返回数组的数据类型。如果没有提供,则默认和 arr 的数据类型相同。
  • order:可选参数,用于指定数组元素在内存中的存储顺序。可选值有 C(按行)、F(按列)和 A(按原始顺序,默认值)。
  • subok:可选参数,如果为 True,则返回一个与 arr 结构相同的数组,否则返回一个基类数组。

2. 示例

以下是使用 numpy.zeros_like() 函数的几个示例。

示例1:形状匹配

如果只传入一个参数 arr,则函数将返回一个与 arr 形状相同且元素全部为0的新数组。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
result = np.zeros_like(arr)

print(result)
Python

输出:

[[0 0 0]
 [0 0 0]]
Python

示例2:形状和数据类型匹配

如果传入两个参数 arrdtype,则函数将返回一个与 arr 形状和数据类型相同且元素全部为0的新数组。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
result = np.zeros_like(arr, dtype=float)

print(result)
Python

输出:

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
Python

示例3:指定存储顺序

如果传入 order 参数,则函数将根据指定的存储顺序返回新数组。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
result = np.zeros_like(arr, order='F')

print(result)
Python

输出:

[[0 0 0]
 [0 0 0]]
Python

示例4:返回基类数组

如果将 subok 参数设置为 False,函数将返回一个基类数组。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
result = np.zeros_like(arr, subok=False)

print(result)
Python

输出:

[[0 0 0]
 [0 0 0]]
Python

3. 总结

本篇文章详细介绍了 numpy.zeros_like() 函数的用法和示例。该函数能够提供一个与给定数组具有相同形状和数据类型的新数组,并将其元素全部设置为0。在使用函数时,可以根据需求选择传入的参数,如 dtypeordersubok,以定制返回数组的数据类型、存储顺序和类型。

这个函数在处理数据科学和数值计算时非常实用。通过使用 numpy.zeros_like() 函数,我们可以更方便地创建新的数组,并在需要时进行形状和数据类型的匹配。

总而言之,掌握 numpy.zeros_like() 函数的用法可以提高我们在使用 numpy 库进行数据处理和科学计算时的效率和灵活性。

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