importnumpyasnp# 创建一个整数数组int_array=np.array([1,2,3])print("Integer array from numpyarray.com:")print(int_array)# 使用zeros_like创建浮点型的全零数组zero_float_array=np.zeros_like(int_array,dtype=float)print("Zero float array from numpyarray.com:")print(zero_float_array)print("...
importnumpyasnp# 创建一个浮点型数组float_array=np.array([1.5,2.7,3.2],dtype=np.float32)# 使用zeros_like创建一个与float_array数据类型相同的全零数组zero_float_array=np.zeros_like(float_array)print("Original float array from numpyarray.com:")print(float_array)print("Data type:",float_array....
zeros_like函数是NumPy库中的一个函数,它可以根据用户给定的参数,创建一个新的数组,其中所有元素都将被初始化为0。它与NumPy中的其他函数(zeros,ones,full)有着一定的相似性,这些函数也可以用来创建具有指定数据类型的数组,但它们的用途是不同的。 zeros_like函数的优势在于,它可以快速地根据指定数据类型,以及用户...
import numpy as nparr = np.zeros((2, 3))print(arr)运行结果：[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]]示例 2：生成一个形状为 (3, 2) 的整数类型数组。import numpy as nparr = np.zeros((3, 2), dtype=int)print(arr)运行结果：[[0 0] [0 0] [0 0]]示例 3：生成一个形状为 (3,) 的数...
numpy.zeros_like(a,dtype=None,order='K',subok=True,shape=None)[source] Return an array of zeros with the same shape and type as a given array. Parameters: a:array_like The shape and data-type ofadefine these same attributes of the returned array. ...
在OpenCV-Python中一切图像数据皆 numpy.array; 创建图像就是创建 numpy.array。 6. NumPy 数据包函数 在OpenCV 中 NumPy 的常用函数 7. OpenCV 中 NumPy 的常用函数的解释 7.1 numpy.array 7.1.1 实例 numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) ...
numpy.zeros_like(a,dtype=None,order='K',subok=True,shape=None)[source] Return an array of zeros with the same shape and type as a given array. Parameters: a:array_like The shape and data-type ofadefine these same attributes of the returned array. ...
故手动查看变量类型。 发现文档中是这么写的 Copy numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None) numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C') 好像有点不太一样。因为默认的变量类型是不同的。所以用了zero_like显然会出问题。
System(backend, "NumPy 后端") user -> system : 使用 zeros_like 函数 system -> backend : 调用 NumPy 实现 部署流程图 确认环境软件安装安装Python安装NumPy测试zeros_like 服务端口表 安装过程 安装过程中,我们需要确保所有必要的软件都正确安装,这样才能顺利运行zeros_like。
numpy.zeros_like(a):a是一个ndarray,即产生一个维度和a一样大小的全0数组。 In [1]: a = np.arange(24).reshape(4,6) ... a_0 = np.zeros_like(a) ... a.shape ... a_0.shape ... a_0 Out [1]: (4, 6) Out [1]: (4, 6) Out [1]: array([[0, 0, 0, 0, 0...