import numpy as np a = np.zeros_like([1,1,1,1]) print(a)输出结果为:[0,0,0,0] np.zeros_like就是输出()中形状相同的列表,不同的是其中的元素都为0.
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C') 7.2.2 参数说明 7.3 numpy.zeros_like 7.3.1 实例 numpy.zeros_like(a, dtype = None, order = 'K', subok=Ture) 7.3.2 参数说明 7.4 numpy.asarray 7.4.1 实例 numpy.asarray(a, dtype = None, order = None) 7.4.2 参数说明 7.5 numpy.c...
使用以下代码完成这一步骤: returnzeros_array 1. 现在,我们已经完成了 “zeros_like” 函数的实现。 下面是完整的代码: importnumpyasnpdefzeros_like(input_array):ifnotisinstance(input_array,np.ndarray):raiseTypeError("Input should be a numpy array.")zeros_array=np.zeros(input_array.shape)returnzeros...
首先,我们创建一个一维数组x,并将其传递给zeros_like函数: importnumpyasnp x=np.array([1,2,3,4,5])y=np.zeros_like(x)print(y) 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果为: [00000] 1. 在这个例子中,zeros_like函数返回了一个与x具有相同形状和类型的全零数组。 示例2:二维矩阵 接下来,我们创建一个二维...
y=np.arange(3,dtype=np.float) #([ 0., 1., 2.]) print('\nnp.zeros_like(y)生成的array=\n{}'.format(np.zeros_like(y))) np.zeros(5)生成的array= [ 1. 1. 1. 1. 1.] np.zeros((5,),dtype=np.int)生成的array= [0 0 0 0 0] ...
导入numpy库:import numpy as np 一、numpy常用函数 1.数组生成函数 np.array(x):将x转化为一个数组 np.array(x,dtype):将x转化为一个类型为type的数组 np.zeros(shape):生成shape维度大小的全0数组 np.zeros_like(a):生成与a各维度大小一致的全0数组 ...
Python提供了zeros_lik函数,用来制作与数组a同维度的零数组。比前面说的方法要更简单。要注意的是生成的新数组不但与数组a具有相同的大小维度,而且数组的类型也相同。比如本程序中的数组b与数组a都是int类型的。 import numpy as np def qipy43(): a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], ...
np.zeros_like(a) 根据数组a的形状生成一个全0数组 np.full_like(a,val) 根据数组a的形状生成一个数组,每个元素值都是val np.linspace() 根据起止数据等间距地填充数据,形成数组 np.concatenate() 将两个或多个数组合并成一个新的数组 3.从字节流(raw bytes)中创建ndarray数组 ...
m = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201)#从 -pi 到 pi 上均匀分布的 201 个点k = np.arange(1,99)#k=99 以保证足够的精度,如图中的9 20 99显示的波形k = 2 * k - 1f= np.zeros_like(m) 2)使用 sin()求正弦函数,用sum()数计算各项级数: ...
np.zeros() 函数是 NumPy 数组库的一部分，用于生成元素全部为 0 的数组。其基本语法结构如下：numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')shape: 定义数组的形状，可以是整数（对于一维数组）或整数序列（如元组或列表，对于多维数组）。dtype: 可选参数，指定数组元素的数据类型。默认为 float。order: 可选...