`zeros_like()`, `ones_like()`, `empty_like()`:基于现有数组创建

好的,各位观众老爷,各位技术大咖,欢迎来到今天的“NumPy魔法屋”!今天我们要聊的是NumPy里三位“影子忍者”:zeros_like(), ones_like(), 和 empty_like()。这三位哥们儿啊,他们的看家本领就是——基于现有数组,克隆!但是,克隆的方式嘛,那可是各有千秋。 咱们先来个开场白,想象一下:你辛辛苦苦雕琢了一个精美的蛋糕🍰,现在想复制一个一模一样的出来,但是你不想再从头开始揉面、烘烤、抹奶油。你只想找一个现成的蛋糕,然后在这个基础上做文章。zeros_like(), ones_like(), 和 empty_like() 就扮演着“现成蛋糕”的角色。 一、三位忍者,闪亮登场! zeros_like(a): “归零者” 这位忍者擅长归零!它会创建一个与输入数组 a 具有相同形状和数据类型的数组,但是所有元素都初始化为 0。就像一个被洗得干干净净的画布,等待你挥洒创意。 想象一下,你要做一个图像处理,需要一个跟原图大小一样的空白图层,这时 zeros_like() 就派上大用场了! ones_like(a): “统一者” 这位忍者擅长统一!它同样会创建一个与 …

`zeros()`, `ones()`, `empty()`:创建全零、全一、空数组

编程魔法师的百宝箱:zeros(), ones(), empty(),创造数组的初始混沌! 各位编程界的魔法师、炼金术士、以及代码界的段子手们,大家好!我是你们的老朋友,一个沉迷于代码海洋无法自拔的探险家。今天,我们要一起探索一个神奇的宝藏—— NumPy 数组初始化的三大法宝:zeros(), ones(), 和 empty()。 想象一下,你是一位伟大的建筑师,准备建造一座壮丽的数字帝国。在开始堆砌砖瓦(数据)之前,你需要一片平坦的土地,或者至少是一些预制板,方便你快速搭建。 这三位法宝,就如同你手中的魔法工具,帮你瞬间创造出各种规格的“地基”,让你的数据城堡从一开始就拥有无限可能。 第一章:zeros() – 零的哲学:一切皆空,一切皆有可能! zeros() 函数,顾名思义,它的使命就是创造一个充满 “0” 的数组。 就像宇宙大爆炸之前,一片虚无,孕育着无限的可能性。 零,代表着起点,代表着纯粹,也代表着无限的潜力。 语法解析: import numpy as np np.zeros(shape, dtype=float, order=’C’, *, like=None) sh …