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# NumPy zeros _ like–完整指南
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> 原文：<https://www.askpython.com/python-modules/numpy/numpy-zeros_like>
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在本教程中，我们将学习 NumPy zeros_like 方法，也将看到许多关于这个方法的例子。让我们开始吧！
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***推荐阅读:[【NumPy 零点——完整指南](https://www.askpython.com/python/numpy-zeros)***
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## NumPy zeros_like 是什么？
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NumPy 中的`zeros_like`方法是一个函数，它返回与给定数组具有相同形状和大小的零数组。
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## 类似零的语法
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**numpy。** **零 _ 像** **(** *一* **，***dtype =无* **，** *order='K'* **，***subok =真* **，***shape =无* **)**
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| **参数** | **描述** | **必需/可选** |
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| (类似数组) | 定义要返回的数组的形状和数据类型的对象。 | 需要 |
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| 数据类型 | 所需数组的数据类型。覆盖结果的数据类型。 | 可选择的 |
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| 命令 | 多维数据在存储器中存储的期望顺序。它可以是 row-major ('C ')，column-major ('F ')，如果 *a* 是 Fortran 连续的，则“A”表示“F”，否则为“C”。‘k’表示尽可能匹配 *a* 的布局。 | 可选择的 |
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| subok (bool) | 确定新创建的数组是使用子类类型 *a* (subok=True)还是基类数组(subok=False)。
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默认值为**真**。 | 可选择的 |
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| 形状 | 所需数组的形状。覆盖结果的形状。 | 可选择的 |
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**返回:**
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与给定数组具有相同形状和数据类型的数组。
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## Numpy zeros_like 函数示例
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现在让我们看看 numpy.zeros_like()函数是如何工作的，以及不同类型的输入的预期输出是什么。
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### 使用 zeros_like 的一维数组
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```py
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import numpy as np
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a = np.arange(10)
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print("a =", a)
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b = np.zeros_like(a)
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print("b =", b)
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```
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**输出:**
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```py
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a = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
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b = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
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```
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* * *
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### 使用 zeros_like 的二维数组
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**N×N 阵列**
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```py
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import numpy as np
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a = np.arange(10).reshape(2, 5)
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print("a =\n", a)
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b = np.zeros_like(a)
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print("b =\n", b)
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```
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**输出:**
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```py
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a =
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[[0 1 2 3 4]
|
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[5 6 7 8 9]]
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b =
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[[0 0 0 0 0]
|
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[0 0 0 0 0]]
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```
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**1×N 阵列**
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```py
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import numpy as np
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a = np.arange(10).reshape(1, 10)
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print("a =\n", a)
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b = np.zeros_like(a)
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print("b =\n", b)
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```
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**输出:**
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```py
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a =
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[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]
|
||
b =
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||
[[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]
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```
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**N×1 阵列**
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```py
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import numpy as np
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a = np.arange(10).reshape(10, 1)
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print("a =\n", a)
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b = np.zeros_like(a)
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print("b =\n", b)
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```
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**输出:**
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```py
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a =
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[[0]
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[1]
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[2]
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[3]
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[4]
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[5]
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[6]
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[7]
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[8]
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[9]]
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b =
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[[0]
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[0]
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[0]
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[0]
|
||
[0]
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||
[0]
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||
[0]
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||
[0]
|
||
[0]
|
||
[0]]
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```
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* * *
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### 一维浮点型数组
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```py
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import numpy as np
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a = np.arange(10)
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print("a =", a)
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b = np.zeros_like(a, dtype=float)
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print("b =", b)
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```
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**输出:**
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```py
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a = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
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b = [0\. 0\. 0\. 0\. 0\. 0\. 0\. 0\. 0\. 0.]
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```
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* * *
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### 二维浮点型数组
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```py
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import numpy as np
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a = np.arange(10).reshape(2, 5)
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print("a =\n", a)
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b = np.zeros_like(a, dtype=float)
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print("b =\n", b)
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```
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**输出:**
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```py
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a =
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[[0 1 2 3 4]
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[5 6 7 8 9]]
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b =
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[[0\. 0\. 0\. 0\. 0.]
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[0\. 0\. 0\. 0\. 0.]]
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```
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## 零和类零的区别
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注意，在`zeros`方法中，我们正在创建一个我们想要的形状和数据类型的新数组，所有的值都是 0。但是，在这里，我们直接传递一个数组或类似数组的对象来获得一个具有相同形状和数据类型的数组。NumPy `zeros_like`函数比 NumPy `zeros`函数花费更多的时间来产生一个全 0 的数组。
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## 结论
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仅此而已！在本教程中，我们学习了 **Numpy zeros_like** 方法，并使用该方法练习了不同类型的示例。
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## 参考
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* [NumPy zeros_like 官方文档](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros_like.html) |