numpy.zeros_like

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

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

Параметры:

aarray_like

Форма и тип данных a определяют эти же атрибуты возвращаемого массива.

dtypeтип данных, необязательно

Переопределяет тип данных результата.

Новая версия 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 фортрановским, в противном случае — ‘C’. ‘K’ означает, что следует максимально сохранить порядок расположения элементов в a.

Новая версия 1.6.0.

subokbool, необязательно.

Если True, созданный массив будет использовать подкласс типа a, иначе — массив базового класса. По умолчанию True.

shapeцелое число или последовательность целых чисел, необязательно.

Переопределяет форму результата. Если order=’K’ и число измерений не изменилось, попытается сохранить порядок, в противном случае подразумевается order=’C’.

Новая версия 1.17.0.

deviceстрока, необязательно

Устройство, на котором должен быть размещен созданный массив. По умолчанию: None. Только для совместимости с Array-API, поэтому должно быть "cpu" при передаче.

Новая версия 2.0.0.

Возвращает:

outndarray

Массив нулей с той же формой и типом, что и 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 заданным значением.

zeros

Возвращает новый массив со значениями, установленными 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.])