numpy.ones_like()函数

numpy.ones_like()

Python numpy.one_like()函数的作用是:返回一个给定形状和类型的数组,其中包含1。

语法:

numpy.ones_like(array, dtype = None, order = 'K', subok = True)

参数:

array : 类似数组的输入
subok : [optional, boolean]如果为真,那么新创建的数组将是数组的子类。
否则,就是一个基类数组。
order :C_contiguous或F_contiguous
C-contiguous order in memory(最后一个索引变化得最快)
C顺序意味着在数组上逐行操作会稍快一些
FORTRAN-contiguous order in memory (first index varies the fastest).
F顺序意味着对列的操作会更快。
dtype : [optional, float(byDefault)] 返回阵列的数据类型。

返回值:

具有给定形状、顺序和数据类型的数组。

示例1

# Python Programming illustrating
# numpy.ones_like method
  
import numpy as geek
  
array = geek.arange(10).reshape(5, 2)
print("Original array : \n", array)
  
  
b = geek.ones_like(array, float)
print("\nMatrix b : \n", b)
  
array = geek.arange(8)
c = geek.ones_like(array)
print("\nMatrix c : \n", c)

输出:

Original array : 
 [[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]
 [8 9]]

Matrix b : 
 [[ 1.  1.]
 [ 1.  1.]
 [ 1.  1.]
 [ 1.  1.]
 [ 1.  1.]]

Matrix c : 
 [1 1 1 1 1 1 1 1]

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