Python 中的 numpy.empty_like() numpy.empty_like() in Python numpy.empty_like(a, dtype = None, order = ‘K’, subok = True) :返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组。参数: shape:Numberofrows order:C_contiguousorF_contiguous dtype:[optional,float(byDefault)]Datatypeofreturned array....
torch.empty_like(input) 等同于 torch.empty(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device)。 例子: >>> torch.empty((2,3), dtype=torch.int64) tensor([[ 9.4064e+13, 2.8000e+01, 9.3493e+13], [ 7.5751e+18, 7.1428e+18, 7.5955e+18]])...
本文简要介绍 python 语言中 numpy.empty_like 的用法。 用法: numpy.empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None) 返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组。 参数: prototype: array_like 原型的形状和数据类型定义了返回数组的这些相同属性。 dtype: 数据类型,可选 覆盖结果...
empty_like:返回一个带有输入形状和类型的空数组。 one:将一个新的数组设置值返回到一。 zeros:将新的数组设置值返回到零。 full:返回一个给定形状的新数组,其中填充了值。 例子: --- >>> np.empty([2, 2]) array([[ -9.74499359e+001, 6.69583040e-309], [ 2.13182611e-314, 3.06959433e-309]]) ...
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a形状和类型一样的数组。 >>> a = np.array([[1., 2., 3.],[4.,5.,6.]]) ...
update(self.kwargs) for _key in self.keys: out = torch.empty_like(data[_key]) for _i in range(data[_key].shape[1]): out[:, _i] = self.augment_fn(data[_key][:, _i], out=out[:, _i], **kwargs) data[_key] = out return data else: return super().forward(**data) ...
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...
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。
y = np.ones_like(x) print(y) # [[1 1 1] # [1 1 1]] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 2.3空数组 empty()函数:返回一个空数组,数组元素为随机数。 empty_like函数:返回与给定数组具有相同形状和类型的新数组。
np.empty_like(a):与np.zeros_like(a)作用类似 np.eye(n):生成n×n的单位矩阵 np.identity(n):生成n×n的单位矩阵 np.arange(begin,end,step):生成一个从begin到end-step的步长为step的一维数组,其中begin(默认0),step(默认1)可省略 np.linspace(start,stop,num):生成一个含num个元素的等差数列,start...