Numpy zeros관련

np.zeros(shape,dtype=float,order='C')

1) shape

• • 새로운 array의 규격, 크기를 넣는 부분으로 이 사이즈에 맞게 array가 형성됩니다.

2) dtype

• • zero라고 하여 그 숫자가 꼭 float일 필요가 없습니다. 이 0은 정수일 수도 있고 실수일 수도 있다는 점이고 이 부분의 dtype은 후에 나누기를 사용할 때 올림이나 내림을 사용할 때 유용하게 쓰일 수 있는 parameter입니다.

3) order

• • 메모리에 저장할 때 다차원의 데이터 순서에 대한 방식을 논하는 parameter로 겉보기에는 차이가 없어보입니다. 'C' 또는 'F' 만을 넣을 수 있는 optional parameter로 'C'는 row-major(C-style), 'F'는 column-major(Fortran-style)을 의미합니다. default는 C type을 가르키는 'C'

 

 

np.zeros_like(a,dtype=None,order='K',subok=True,shape=None)

1) a : array_like

• 이 부분은 닮고 싶은 크기의 array 혹은 그와 비슷한 형태(np.mat:matrix)를 넣는 것입니다.

2) dtype

• data-type, optional 변환하고싶은 type을 적는 parameter로 앞에서 zeros에서 설명한 것과 동일합니다.

3) order

• {'C','F','A','K'}, optional zeros와 동일합니다.

4) subok

• bool, optional, default=True
• True라면 새로 생성되는 array를 parameter 1) 'a'의 sub-class type으로 사용하고자 할 때를 의미하며 False의 경우는 base-class 즉 array의 형태로 사용할지에 대해 설정하는 부분입니다.

5) shape

• int or sequence of ints, optional

참고 : https://aigong.tistory.com/62

numpy.zeros, numpy.zeros_like 알아보기