numpy full_like 用法及代码示例
Lincoln 用法：
numpy.full_like(a, fill_value, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)
返回形状和类型与给定数组相同的完整数组。
| – | 描述 |
|---|---|
| 参数 | a： ： array_like
a的形状和数据类型定义了返回数组的这些相同属性。 填充值。 覆盖结果的数据类型。 覆盖结果的内存布局。如果a是Fortran连续的，则‘C’表示C-order，‘F’表示F-order，‘A’表示‘F’，否则为‘C’。 ‘K’表示尽可能匹配a的布局。 如果为True，则新创建的阵列将使用‘a’的sub-class类型，否则将为base-class阵列。默认为True。 覆盖结果的形状。如果order =’K’并且尺寸数量不变，则将尝试保持顺序，否则，则隐含order =’C’。 1.17.0版中的新功能。 |
| 返回值 | out： ： ndarray
具有与a相同的形状和类型的fill_value数组。 |
例子：
>>> x = np.arange(6, dtype=int)
>>> np.full_like(x, 1)
array([1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.full_like(x, 0.1)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.full_like(x, 0.1, dtype=np.double)
array([0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])
>>> np.full_like(x, np.nan, dtype=np.double)
array([nan, nan, nan, nan, nan, nan])
>>> y = np.arange(6, dtype=np.double)
>>> np.full_like(y, 0.1)
array([0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])
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