1. numpy.empty作用：numpy.empty(shape, dtype=float, order='C') 函数返回一个具有指定形状和数据类型的未初始化数组，即数组的元素值取决于内存的状态。参数和返回值：参数：shape：表示数组形状的整数或整数元组。dtype（可选）：指定数组的数据类型，默认为浮点数。order（可选）：指定数组在内存中的存储顺序...
>>> np.empty([2, 2], dtype=int) array([[-1073741821, -1067949133], [ 496041986, 19249760]]) #random 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2、empty_like(a) 依据给定数组(a)的形状和类型返回一个新的空数组。 参数: a:数组 其形状和类型用来规定返回函数的形状和类型。 返回值: 输出:ndarray 与数组...
array([[-1073741821, -1073741821, 3], #random [ 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], [ 4.38791518e-305, -2.00000715e+000, 4.17269252e-309]]) #random 1 2 3 4...
empty_like()函数:返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组。 def empty(shape, dtype=None, order='C') def empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None) importnumpyasnpx=np.empty(6)print(x)#[4.9e-324 9.9e-324 1.5e-323 2.0e-323 2.5e-323 3.0e-323]x=np...
numpy重新学习系列(9)---如何用np.empty_like创建一个新的和原来array形状一样的,但是未初始化的array 简介:numpy重新学习系列(9)---如何用np.empty_like创建一个新的和原来array形状一样的,但是未初始化的array 用法参考numpy.zeros_like,参数几乎一样。
此外,numpy中还提供了几个like函数,即按照某一个已知的数组的规模(几行几列)建立同样规模的特殊数组。这样的函数有zeros_like()、empty_like()、ones_like(),它们的参数均为如此形式:zeros_like(a,dtype=),其中,a是一个已知的数组。 np.l np.linspace(1,4,10) #起点,终点,区间内点数。起点终点均包括在...
除了np.zeros_like()函数,NumPy还提供了其他一些类似的函数,如np.ones_like()(创建一个与给定数组形状和类型相同但元素全为1的新数组)和np.empty_like()(创建一个与给定数组形状和类型相同但未初始化的新数组)。这些函数都是NumPy库强大功能的一部分,使得在进行科学计算和数据分析时更加灵活和高效。
类似np.ones_like( ndarray )
3.2.5 np.empty() 3.2.6 np.ones_like(a) | np.zeros_like(a) | np.full_like(a,val) 3.2.7 使用np.random.rand() | np.random.randint() | np.random.randn() 3.3 从数值范围创建 Numerical ranges 3.3.1 np.linspace() 3.3.2 np.logspace() ...
⼀下函数可以⽤来创建数组 array 将输⼊数据转换为ndarray，类型可制定也可默认 asarray 将输⼊转换为ndarray arange类似内置range ones、ones_like 根据形状创建⼀个全1的数组、后者可以复制其他数组的形状 zeros、zeros_like类似上⾯，全0 empty、empty_like创建新数组、只分配空间 eye、identity...