numpy.zeros_like

numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True) [source]

Возвращает массив нулей с той же формой и типом, что и заданный массив.

Параметры:

a : array_like Форма и тип данных a определяют те же атрибуты возвращаемого массива. dtype : тип данных, необязательно Переопределяет тип данных результата. Добавлен в версии 1.6.0. order : {‘C’, ‘F’, ‘A’, или ‘K’}, необязательно Переопределяет порядок расположения элементов в памяти результата. ‘C’ означает порядок C, ‘F’ означает порядок F, ‘A’ означает ‘F’, если a является фортран-непрерывным, ‘C’ в противном случае. ‘K’ означает, что расположение a должно быть воспроизведено как можно точнее. Добавлен в версии 1.6.0. subok : bool, необязательно. Если True, то новый массив будет использовать тип подкласса ‘a’, в противном случае это будет массив базового класса. По умолчанию True.

Возвращает:

out : ndarray Массив нулей с той же формой и типом, что и a.

См. также

ones_like

Возвращает массив единиц с формой и типом входных данных.

empty_like

Возвращает пустой массив с формой и типом входных данных.

zeros

Возвращает новый массив, устанавливая значения в ноль.

ones

Возвращает новый массив, устанавливая значения в единицу.

empty

Возвращает новый неинициализированный массив.

Примеры

>>> 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=np.float)
>>> y
array([ 0.,  1.,  2.])
>>> np.zeros_like(y)
array([ 0.,  0.,  0.])