numpy.ma.empty_like#

ma.empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None, *, device=None) = <numpy.ma.core._convert2ma object>#

傳回一個與給定陣列具有相同形狀和型別的新陣列。

參數:

prototypearray_like: prototype 的形狀和資料型別定義了傳回陣列的相同屬性。
dtypedata-type, 選用: 覆寫結果的資料型別。
order{‘C’, ‘F’, ‘A’, or ‘K’}, 選用: 覆寫結果的記憶體佈局。 ‘C’ 代表 C-order，‘F’ 代表 F-order，‘A’ 若 prototype 是 Fortran 連續的則代表 ‘F’，否則代表 ‘C’。 ‘K’ 代表盡可能匹配 prototype 的佈局。
subokbool, 選用。: 若為 True，則新建立的陣列將使用 prototype 的子類別型別，否則將為基底類別陣列。預設為 True。
shapeint 或 ints 序列, 選用。: 覆寫結果的形狀。若 order=’K’ 且維度數量不變，將嘗試保持 order，否則，order=’C’ 為隱含。
devicestr, 選用: 放置建立陣列的裝置。預設值：None。僅適用於 Array-API 互操作性，因此若傳遞則必須為 "cpu"。

版本 2.0.0 新增。

傳回:

outMaskedArray: 與 prototype 具有相同形狀和型別的未初始化（任意）資料陣列。

參見

ones_like: 傳回一個與輸入具有相同形狀和型別的全 1 陣列。
zeros_like: 傳回一個與輸入具有相同形狀和型別的全 0 陣列。
full_like: 傳回一個以值填滿且與輸入具有相同形狀的新陣列。
empty: 傳回一個新的未初始化陣列。

註解

與其他陣列建立函數（例如 zeros_like、ones_like、full_like）、empty_like 不同，empty_like 不會初始化陣列的值，因此可能稍微快一些。然而，新分配陣列中儲存的值是任意的。為了可重現的行為，請務必在讀取之前設定陣列的每個元素。

範例

>>> import numpy as np
>>> a = ([1,2,3], [4,5,6])                         # a is array-like
>>> np.empty_like(a)
array([[-1073741821, -1073741821,           3],    # uninitialized
       [          0,           0, -1073741821]])
>>> a = np.array([[1., 2., 3.],[4.,5.,6.]])
>>> np.empty_like(a)
array([[ -2.00000715e+000,   1.48219694e-323,  -2.00000572e+000], # uninitialized
       [  4.38791518e-305,  -2.00000715e+000,   4.17269252e-309]])