importnumpyasnp# 创建一个示例数组original_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 使用empty_like创建一个形状相同的新数组new_array=np.empty_like(original_array)print("Original array from numpyarray.com:")print(original_array)print("\nNew array created with empty_like:")print(new_array) P...
import numpy as nparr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])arr2 = np.empty_like(arr1, dtype=float)print(arr2)运行结果：[[4.9e-3249.9e-324] [1.5e-3232.0e-323]]示例 3：创建一个与给定数组形状相同的未初始化复数数组。import numpy as nparr1 = np.array([[1+2j, 2-3j], [-4...
In the first example, the numpy.empty_like(a) function creates an empty array with the same shape and data type as the input array "a", which is two rows and three columns, and the data type is inferred as an integer. The resulting array is an empty NumPy array of size 2x3 with ...
importnumpyasnp# 创建一个示例数组original_arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 创建一个与original_arr形状和类型相同的空数组empty_like_arr=np.empty_like(original_arr)print("Original array:")print(original_arr)print("\nEmpty array with same shape and type:")print(empty_like_arr) Python...
print('\nnp.empty_like(a)生成的array=\n{}'.format(np.empty_like(a)))#输出:ndarray与数组a形状和类型一样的数组。 3、eye(N[, M, k, dtype]) 返回一个对角线元素为1,其他元素为0的二维数组。 参数: N : 整数返回数组的行数; M : 整数,可选返回数组的列数。如果不赋值的话,默认等于N; k...
一、初始化数组1.empty 与 empty_likenumpy.empty 方法用于创建一个指定 shape、dtype,且未初始化的数组(随机)。numpy.empty_like 方法用于创建一个与 array_like 同形状的,且未初始化的数组(随机)。格式:n…
def empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None): 1. 2. d、单位数组 eye()函数:返回一个对角线上为1,其它地方为零的单位数组。 identity()函数:返回一个方的单位数组。 def eye(N, M=None, k=0, dtype=float, order='C'): ...
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 a=np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])print('\nnp.empty_like(a)生成的array=\n{}'.format(np.empty_like(a)))#输出:ndarray与数组a形状和类型一样的数组。
使用ones_like创建形状相同的数组 ones_like(a, dtype=float, order='C') 使用zeros创建全是0的数组 np.zeros(shape, dtype=None, order='C') 使用zeros_like创建形状相同的数组 np.zeros_like(a, dtype=None) 使用empty创建全是0的数组 empty(shape, dtype=float, order='C') ...
np.empty_like() np.eye() np.identity() np.diag np.linspace() np.logspace() 1、np.arange() # arange()方法与python中的range()函数一致 # 创建一个范围数组 np1 = np.arange(5) print(np1) np2 = np.arange(0, 100, 2) print(np2) ...