numpy.zeros_like
numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True)
Функция zeros_like() возвращает новый массив из нулей с формой и типом данных указанного массива a.
-
- a- существующий массив
- Форма и тип данных массива
aопределяет форму и тип данных возвращаемого массива - dtype - тип данных NumPy (необязательный)
- Определяет тип данных выходного массива.
- order - 'C', 'F', 'A' или 'K' (необязательный)
- Этот параметр определяет в каком порядке массивы должны храниться в памяти: строчном C-стиле или столбчатом стиле Fortran. Флаг 'A' установит макет памяти выходного массива в 'F' если массив
aявляется смежным со столбчатым стилем Fortran, в противном случае макет памяти будет установлен в 'C'. Флаг 'K', используемый по умолчанию, устанавливает макет памяти выходного массива аналогичный массивуa. - subok- True или False (необязательный)
- Если параметр установлен в значение True (установлено по умодчанию), то выходной массив будет использовать тип подкласса массива
a, если False то тип массива базового класса.
-
- результат - массив NumPy
- Массив из нулей, с формой и типом данных указанного массива
a.
Примеры
>>> import numpy as np
>>>
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> a
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>>
>>> np.zeros_like(a)
array([0, 0, 0, 0, 0])
>>>
>>> b = np.arange(16, dtype = np.float64)
>>> b = b.reshape((4, 4))
>>> b
array([[ 0., 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6., 7.],
[ 8., 9., 10., 11.],
[ 12., 13., 14., 15.]])
>>>
>>> c = np.zeros_like(b)
>>> c
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
>>>
>>> c.dtype
dtype('float64')
