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

Open Compiler
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)

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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

更新于: 2022年2月10日

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