NumPy 1.14 - numpy.zeros_like()

numpy.zeros_like




numpy

numpy.zeros_like

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

शून्य की एक सरणी को उसी आकार के साथ लौटाएं और दिए गए सरणी के रूप में टाइप करें।

पैरामीटर:

a : array_like

आकार और डेटा-प्रकार परिभाषित सरणी के इन्हीं गुणों को परिभाषित करते हैं।

dtype : data-type, वैकल्पिक

परिणाम के डेटा प्रकार को ओवरराइड करता है।

संस्करण 1.6.0 में नया।

आदेश : {'C', 'F', 'A', या 'K'}, वैकल्पिक

परिणाम के मेमोरी लेआउट को ओवरराइड करता है। 'सी' का मतलब सी-ऑर्डर है, 'एफ' का मतलब एफ-ऑर्डर है, 'ए' का मतलब 'एफ' है अगर a फोरट्रान सन्निहित है, तो 'सी' अन्यथा। 'K' का मतलब है कि a संभव के रूप में बारीकी से लेआउट का मिलान करें।

संस्करण 1.6.0 में नया।

सबोक : बूल, वैकल्पिक।

यदि यह सत्य है, तो नया बनाया गया सरणी उप-वर्ग प्रकार 'a' का उपयोग करेगा, अन्यथा यह एक आधार-वर्ग सरणी होगा। सत्य की अवहेलना।

यह दिखाता है:

बाहर : ndarray

एक ही आकार और प्रकार के साथ शून्य की सरणी।

यह भी देखें

ones_like
आकार और इनपुट के प्रकार के साथ लोगों की एक सरणी लौटें।
empty_like
आकृति और प्रकार के इनपुट के साथ एक खाली सरणी लौटाएं।
zeros
मान सेट करने के लिए एक नया सरणी शून्य पर लौटें।
ones
मान के लिए एक नया सरणी सेटिंग लौटाएं।
empty
एक नया असिंचित सरणी लौटें।

उदाहरण

>>> 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.])