Numpy学习之——np.zeros_like()函数

最新推荐文章于 2025-10-16 22:45:07 发布
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#np.zeros_like #numpy

本文介绍了在使用RNN网络实现数字加法时，如何通过np.zeros_like()函数来构造与现有矩阵相同维度并初始化为全0的新矩阵，简化了矩阵创建过程。
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在学习用RNN网络实现连个数的加法运算时，看到代码中有行：W_update=np.zeros_like(W);

函数主要是想实现构造一个矩阵W_update，其维度与矩阵W一致，并为其初始化为全0；这个函数方便的构造了新矩阵，无需参数指定shape大小；

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python的numpy库使用详解
m0_71559726的博客
04-27 6848
本章介绍python是数组库——numpy的使用。全文14000多字详解，几乎涵盖每个知识点。
np.zeros_like使用
11-07 1442
y = np.arange(3, dtype=float) print(y) #array([0., 1., 2.]) print(np.zeros_like(y)) #array([0., 0., 0.])
NumPy zeros_like() 函数详解
经天纬地，格物致理
10-16 1137
数据分析、机器学习与科学计算中经常需要创建一个与现有数组形状相同、但值全为零的新数组。这时，NumPy 提供了一个非常方便的函数 —— numpy.zeros_like()。本文将深入介绍它的用法、参数、应用场景以及与 numpy.zeros() 的区别。
与神经网络学习相关的技巧
u012132349的博客
04-10 819
SGD、Momentum、AdaGrad、Adam、Xavier初始值、He初始值、Batch Normalization、权值衰减、Dropout
np.zeros_like()
weixin_42591413的博客
01-06 3885
np.zeros_like() 是一个 NumPy 函数，它可以创建一个新数组，其形状和类型与给定数组相同，但是所有元素都被设置为 0。 例如： import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) b = np.zeros_like(a) print(b) # 输出：[[0 0 0] [0 0 0]] 参数： a：输入数组。 ...
python中np.zeros_like函数
qq_65800683的博客
01-04 1641
创建一个与a形状和数据类型相同的零数组。可选参数dtype可以指定返回数组的数据类型。order控制返回数组的内存布局（默认为K它通常用于在现有数组的基础上创建零数组，特别是在需要保证形状和类型一致时。这种方法非常适合在进行数组计算时初始化一个与其他数组具有相同形状的零数组。
python的np.zeros_like函数
11-27
`np.zeros_like` 是 NumPy 库中的一个函数，用于创建一个与给定数组形状相同且元素全为零的新数组。 ### 函数基本用法 以下是 `np.zeros_like` 函数的基本使用示例： ```python import numpy as np a = np.array([...
np.triu_indices_from(np.zeros_like(train_data_drop.corr(), dtype=np.bool))
最新发布
12-26
结合 `np.zeros_like(train_data_drop.corr(), dtype=np.bool)` 使用时，其作用是为热力图创建一个掩码（mask），从而只显示相关系数矩阵的下三角部分，避免上下三角的信息重复显示。 以下是对 `np.triu_indices_...
np.zeros_like和np.zeros的区别是什么
02-23
</think>`np.zeros` 和 `np.zeros_like` 是 NumPy 中用于创建全零数组的函数，主要区别在于参数的传递方式和应用场景： ### 1. **参数类型不同** - **`np.zeros(shape, dtype=float)`** 需要**显式指定数组的...
np.zeros()函数和np.zeros_like()函数有什么区别？
12-02
np.zeros()函数和np.zeros_like()函数的区别在于，np.zeros()函数可以创建一个指定形状和数据类型的全0数组，而np.zeros_like()函数则是创建一个与给定数组形状和数据类型相同的全0数组。 以下是两个函数的使用示例...
np.zeros_like() 和np.zeros的区别
07-14
`np.zeros_like()` 和 `np.zeros()` 都是 NumPy 库中的函数，用于创建全零数组，但是它们的主要区别在于创建数组的模板。 1. `np.zeros()`：这是一个通用函数，它接受一个或多个参数，可以直接指定想要创建的数组的...
【NumPy】一文详细介绍 np.zeros_like
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-21 5930
🚀【NumPy独家揭秘】一文带你玩转np.zeros_like！🎉 📚 深入解析NumPy库中np.zeros_like的奥秘，快速创建与给定数组形状相同的全零数组！ 🔢 详解np.zeros_like基本用法，零基础也能轻松上手！ 🔍 深入剖析np.zeros_like参数，灵活控制数组创建过程！ 💡 探索np.zeros_like与性能优化的关系，提升数据处理效率！ 🔗 解锁np.zeros_like与其他NumPy函数的绝妙搭配，让数据处理更轻松！
numpy.zeros_like
wuguangbin1230的博客
06-03 1万+
numpy.zeros_like numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True)[source] Return an array of zeros with the same shape and type as a given array. Parameters: a : array_like T
Python numpy.zeros_like()函数用法
qq_43511299的博客
05-26 1万+
np.zeros_like(a)的目的是构建一个与a同维度的数组，并初始化所有变量为零。 def zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None): Return an array of zeros with the same shape and type as a given array. Parameters ---------- a : array_like The shape an
NumPy学习笔记（二）—— zeros_like()函数（包含zeros函数）
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ac不知深的博客
03-24 3万+
目录一、前言1、zeros()函数2、一言以蔽之参数1）shape：使用int型或者元组类型的数组2）dtype：数据类型（可选填，默认为numpy.float64）3）order：内存中的存储方式（可选填，默认为'C'存储/默认行优先存储）4）*5）like：传入array_like（可选填，1.20.0新添加的功能）返回值:ndarray3、简单代码二、zeros_like()函数1、一言以蔽之参数：1）a：array_like2）dtype:覆盖结果的数据类型（可选填）3）order：覆盖结果的内存布
【NumPy】深入解析numpy.zeros_like()函数
2402_83361138的博客
04-19 1591
通过深入了解其功能和应用场景，并结合实际需求进行灵活使用，我们可以编写出更加高效和简洁的代码，为我们的数据处理和数值计算工作带来便利和效益。当调用这个函数时，NumPy会根据输入数组的形状和数据类型，在内存中分配一个相同形状和类型的新数组，并将所有元素初始化为0。同时，我们也需要注意在使用时确保输入数组的有效性，注意数据类型的匹配，避免不必要的类型转换，并关注内存占用情况。例如，在需要创建一个与现有数组形状相同但值为零的新数组时，我们可以直接使用该函数，而无需手动指定数组的形状和类型。
numpy之zeros_like()
Nicola.Zhang
04-23 2万+
简言之，zeros_like() 输入为矩阵x 输出为形状和x一致的矩阵，其元素全部为0 >>> import numpy as np >>> a=np.arange(12) >>> a=a.reshape(2,2,3) >>> a array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]],...
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