import numpy as np a = np.zeros_like([1,1,1,1]) print(a)输出结果为:[0,0,0,0] np.zeros_like就是输出()中形状相同的列表,不同的是其中的元素都为0.
import numpy as np def create_image(): # 创建一个500*500的三通道黑色图像 image = np.zeros((500,500,3)) cv.imshow("zeros", image) # 创建一个500*500的三通道白色图像 white_image = np.copy(image) white_image[:] = 255 cv.imshow("white_image", white_image) # 创建一个500*500的三...
import numpy as np # 创建填充数组 print(np.zeros(5)) ## [0. 0. 0. 0. 0.] # 内存中优先以列存储,结果输出与上述相同 print(np.zeros(3,order='F')) ## [0. 0. 0. 0. 0.] # 创建填充二维(可类推三维) print(np.zeros((3,2),dtype=np.int32)) ## [[0 0] ## [0 0] ##...
使用以下代码完成这一步骤: returnzeros_array 1. 现在,我们已经完成了 “zeros_like” 函数的实现。 下面是完整的代码: importnumpyasnpdefzeros_like(input_array):ifnotisinstance(input_array,np.ndarray):raiseTypeError("Input should be a numpy array.")zeros_array=np.zeros(input_array.shape)returnzeros...
比如本程序中的数组b与数组a都是int类型的。 import numpy as np def qipy43(): a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9,10,11,12]]) b=np.zeros_like(a) print('b:',b) return return 执行结果 b: [[0 0 0 0] [0 0 0 0] [0 0 0 0]]...
np.zeros_like(y)生成的array= [ 0. 0. 0.] 6、ones(shape[, dtype, order]) 依据给定形状和类型(shape[, dtype, order])返回一个新的元素全部为1的数组。相应用法同5.zeros print('\nnp.ones(4)生成的array=\n{}'.format(np.ones(4))) ...
m = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201)#从 -pi 到 pi 上均匀分布的 201 个点k = np.arange(1,99)#k=99 以保证足够的精度,如图中的9 20 99显示的波形k = 2 * k - 1f= np.zeros_like(m) 2)使用 sin()求正弦函数,用sum()数计算各项级数: ...
参考链接: Python中的numpy.zeros_like 函数说明 numpy.all() all(a, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue) Test whether all array elements along a given axis evaluate to True. 判断给定轴向上的***所有元素是否都为True*** 零为False,其他情况为True 如果axis为None,返回单个布尔值True或False...
np.zeros_like(a): 同理 np.full_like (a, val) : 同理 np.linspace(1,10,4): 根据起止数据等间距地生成数组 np.linspace(1,10,4, endpoint = False):endpoint 表示10是否作为生成的元素 np.concatenate(): -数组的维度变换 .reshape(shape) : 不改变当前数组,依shape生成 ...
np.zeros_like(x)生成的array=[[0 0 0] [0 0 0]]np.zeros_like(y)生成的array= [ 0. 0. 0.] 6、ones(shape[, dtype, order]) 依据给定形状和类型(shape[, dtype, order])返回一个新的元素全部为1的数组。相应用法同5.zeros print('\nnp.ones(4)生成的array=\n{}'.format(np.ones(4))...