numpy.zeros_like
- numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)[source]
-
Возвращает массив нулей с такой же формой и типом, как у заданного массива.
- Параметры
-
- aarray_like
-
Форма и тип данных
aопределяют те же атрибуты возвращаемого массива. - dtypeтип данных, необязательно
-
Переопределяет тип данных результата.
Введено 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
aявляется Фортрановским, иначе ‘C’. ‘K’ означает соответствие расположениюaкак можно точнее.Введено в версии 1.6.0.
- subokbool, необязательно.
-
Если True, то создаваемый массив будет использовать тип подкласса
a, в противном случае это будет массив базового класса. По умолчанию True. - shapeцелое число или последовательность целых чисел, необязательно.
-
Переопределяет форму результата. Если order=’K’ и число измерений не изменяется, будет пытаться сохранить порядок, в противном случае подразумевается order=’C’.
Введено в версии 1.17.0.
- Возвращает
-
- outndarray
-
Массив нулей с такой же формой и типом, как у
a.
См. также
empty_like-
Возвращает пустой массив с формой и типом входных данных.
ones_like-
Возвращает массив единиц с формой и типом входных данных.
full_like-
Возвращает новый массив с формой входных данных, заполненный значением.
zeros-
Возвращает новый массив, устанавливая значения в ноль.
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=float) >>> y array([0., 1., 2.]) >>> np.zeros_like(y) array([0., 0., 0.])
© 2005–2022 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.21/reference/generated/numpy.zeros_like.html