在 NumPy 中返回与给定数组具有相同形状和类型的零数组
要返回与给定数组具有相同形状和类型的零数组,请在 Python NumPy 中使用 **numpy.zeros_like()** 方法。这里第一个参数是类似数组的形状和数据类型,它们定义了返回数组的相同属性。
dtype 覆盖结果的数据类型。order 参数覆盖结果的内存布局。“C”表示 C 顺序,“F”表示 F 顺序,“A”表示如果 a 是 Fortran 连续的则为“F”,否则为“C”。“K”表示尽可能接近地匹配 a 的布局。subok 参数如果为 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。
步骤
首先,导入所需的库 -
import numpy as np
使用 Python NumPy 中的 numpy.array() 方法创建一个新数组 -
arr = np.array([[35, 56, 66], [88, 73, 98]])
显示数组 -
print("Array...
",arr)获取数组的类型 -
print("
Array type...
", arr.dtype)
获取数组的维度:-
print("
Array Dimensions...
", arr.ndim)要返回与给定数组具有相同形状和类型的零数组,请在 Python NumPy 中使用 numpy.zeros_like() 方法。这里第一个参数是类似数组的形状和数据类型,它们定义了返回数组的相同属性 -
newArr = np.zeros_like(arr)
print("
New Array..
", newArr)获取新数组的类型 -
print("
New Array type...
", newArr.dtype)
获取新数组的维度 -
print("
New Array Dimensions...
", newArr.ndim)示例
import numpy as np
# Create a new array using the numpy.array() method in Python Numpy
arr = np.array([[35, 56, 66], [88, 73, 98]])
# Display the array
print("Array...
",arr)
# Get the type of the array
print("
Array type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
", arr.ndim)
# To return an array of zeros with the same shape and type as a given array, use the numpy.zeroes_like() method in Python Numpy
# The 1st parameter here is the shape and data-type of array-like that define these same attributes of the returned array.
newArr = np.zeros_like(arr)
print("
New Array..
", newArr)
# Get the type of the new array
print("
New Array type...
", newArr.dtype)
# Get the dimensions of the new array
print("
New Array Dimensions...
", newArr.ndim)输出
Array... [[35 56 66] [88 73 98]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 New Array.. [[0 0 0] [0 0 0]] New Array type... int64 New Array Dimensions... 2
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