Создание массива NumPy: функция zeros_like ()
функция zeros_like ()
Функция zeros_like () используется для получения массива нулей с той же формой и типом, что и у данного массива.
Синтаксис:
numpy.zeros_like (a, dtype = None, order = 'K', subok = True)
Версия: 1.15.0
Параметр:
| название | Описание | Необходимые / Необязательный |
|---|---|---|
| Форма и тип данных определяют эти же атрибуты возвращаемого массива. | необходимые | |
| DTYPE | Переопределяет тип данных результата. Новое в версии 1.6.0. | необязательный |
| порядок | Переопределяет структуру памяти результата. «C» означает C-порядок, «F» означает F-порядок, «A» означает «F», если a является непрерывным по Фортрану, «C» в противном случае. «К» означает соответствие макета как можно ближе. Новое в версии 1.6.0. | необязательный |
| subok | Если True, то вновь созданный массив будет использовать тип подкласса 'a', в противном случае это будет массив базового класса. По умолчанию установлено значение True. | необязательный |
Возвращаемое значение:
[ndarray] Массив нулей той же формы и типа, что и.
Пример: numpy.zeros ()
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(4)
>>> a = a.reshape((2, 2))
>>> a
array([[0, 1],
[2, 3]])
>>> np.zeros_like(a)
array([[0, 0],
[0, 0]])
Иллюстрированная презентация:
Пример: numpy.zeros (), где тип данных int
>>> import numpy as np
>>> b = np.arange(5, dtype=float)
>>> b
array([ 0., 1., 2., 3., 4.])
>>> np.zeros_like(b)
array([ 0., 0., 0., 0., 0.])
Иллюстрированная презентация:
Python - NumPy Code Editor:
Новый контент: Composer: менеджер зависимостей для PHP , R программирования
disqus2code