Создание массива NumPy: функция full_like ()
функция full_like ()
Функция full_like () возвращает полный массив той же формы и типа, что и данный массив.
Синтаксис:
numpy.full_like (a, fill_value, dtype = None, order = 'K', subok = True)
Версия: 1.15.0
Параметр:
| название | Описание | Необходимые / Необязательный |
|---|---|---|
| Форма и тип данных определяют эти же атрибуты возвращаемого массива. | необходимые | |
| fill_value | Заполните значение. | необходимые |
| DTYPE | Переопределяет тип данных результата. | необязательный |
| порядок | Переопределяет структуру памяти результата. «C» означает C-порядок, «F» означает F-порядок, «A» означает «F», если a является непрерывным по Фортрану, «C» в противном случае. «К» означает соответствие макета как можно ближе. | необязательный |
| subok | Если True, то вновь созданный массив будет использовать тип подкласса 'a', в противном случае это будет массив базового класса. По умолчанию установлено значение True. | необязательный |
Возвращаемое значение:
[ndarray] Массив fill_value с той же формой и типом, что и у.
Пример: функция numpy.full_like ()
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(5, dtype=int)
>>> np.full_like(a, 1)
array([1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.full_like(a, 0.1)
array([0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.full_like(a, 0.1, dtype=float)
array([ 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])
>>> np.full_like(a, np.nan, dtype=np.double)
array([ nan, nan, nan, nan, nan])
Иллюстрированная презентация:
Пример: функция numpy.full_like ()
>>> import numpy as np
>>> b = np.arange(5, dtype=np.double)
>>> np.full_like(b, 0.5)
array([ 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5])
Python - NumPy Code Editor:
Предыдущая: полная ()
Далее: из существующего массива данных ()
Новый контент: Composer: менеджер зависимостей для PHP , R программирования
disqus2code