numpy.full_like#

numpy.full_like(a, fill_value, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None, *, device=None)[原始碼]#

傳回一個與給定陣列具有相同形狀和類型的完整陣列。

參數:
a類陣列

a 的形狀和資料型別定義了傳回陣列的相同屬性。

fill_value類陣列

填充值。

dtype資料型別，選用

覆寫結果的資料型別。

order{‘C’, ‘F’, ‘A’, 或 ‘K’}，選用

覆寫結果的記憶體佈局。‘C’ 代表 C-order，‘F’ 代表 F-order，‘A’ 代表如果 a 是 Fortran 連續的則為 ‘F’，否則為 ‘C’。‘K’ 代表盡可能匹配 a 的佈局。

subokbool，選用。

如果為 True，則新建立的陣列將使用 a 的子類別型別，否則它將是基底類別陣列。預設為 True。

shape整數或整數序列，選用。

覆寫結果的形狀。如果 order=’K’ 且維度數量不變，將嘗試保持 order，否則 order=’C’ 為隱含。

device字串，選用

要在其上放置建立陣列的裝置。預設值：None。僅適用於 Array-API 互操作性，因此如果傳遞則必須為 "cpu"。

2.0.0 版本新增。

傳回值:
outndarray

具有與 a 相同形狀和類型的 fill_value 陣列。

參見

empty_like

傳回一個具有輸入形狀和類型的空陣列。

ones_like

傳回一個具有輸入形狀和類型的 1 陣列。

zeros_like

傳回一個具有輸入形狀和類型的 0 陣列。

full

傳回一個以值填充的給定形狀的新陣列。

範例

>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(6, dtype=int)
>>> np.full_like(x, 1)
array([1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.full_like(x, 0.1)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.full_like(x, 0.1, dtype=np.double)
array([0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])
>>> np.full_like(x, np.nan, dtype=np.double)
array([nan, nan, nan, nan, nan, nan])

>>> y = np.arange(6, dtype=np.double)
>>> np.full_like(y, 0.1)
array([0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])

>>> y = np.zeros([2, 2, 3], dtype=int)
>>> np.full_like(y, [0, 0, 255])
array([[[  0,   0, 255],
        [  0,   0, 255]],
       [[  0,   0, 255],
        [  0,   0, 255]]])
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