numpy.ma.zeros_like #
- 嘛。Zeros_like = <numpy.ma.core._convert2ma对象> #
返回与给定数组具有相同形状和类型的零数组。
- 参数:
- 类似数组
a的形状和数据类型定义了返回数组的相同属性。
- dtype数据类型,可选
覆盖结果的数据类型。
1.6.0 版本中的新增功能。
- 顺序{'C'、'F'、'A' 或 'K'},可选
覆盖结果的内存布局。 'C' 表示 C 阶,'F' 表示 F 阶,如果a是 Fortran 连续的,'A' 表示 'F',否则为 'C'。 'K' 表示尽可能匹配a的布局。
1.6.0 版本中的新增功能。
- subok布尔,可选。
如果为 True,则新创建的数组将使用a的子类类型,否则它将是基类数组。默认为 True。
- shape int 或整数序列,可选。
覆盖结果的形状。如果 order='K' 并且维度数不变,将尝试保持顺序,否则,隐含 order='C'。
1.17.0 版本中的新增功能。
- 返回:
- 输出屏蔽数组
与a具有相同形状和类型的零数组。
也可以看看
empty_like
返回一个具有输入形状和类型的空数组。
ones_like
返回具有输入形状和类型的数组。
full_like
返回一个新数组,其输入形状填充有值。
zeros
将新数组设置值返回为零。
例子
>>> 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.])