努比。Python中的类-yiteyi-C++库

这个 努比。一个_like（） 函数将给定形状和类型的数组作为给定数组返回，其中。

null

Syntax: numpy.ones_like(array, dtype = None, order = 'K', subok = True)

参数：

array : array_like input
subok  : [optional, boolean]If true, then newly created array will be sub-class of array; 
                 otherwise, a base-class array
order  : C_contiguous or F_contiguous
         C-contiguous order in memory(last index varies the fastest)
         C order means that operating row-wise on the array will be slightly quicker
         FORTRAN-contiguous order in memory (first index varies the fastest).
         F order means that column-wise operations will be faster. 
dtype  : [optional, float(byDefault)] Data type of returned array.

返回：

ndarray of ones having given shape, order and datatype.

                       # Python Programming illustrating                     
                       # numpy.ones_like method                     
                                
                       import                                  numpy as geek                     
                                
                       array                                  =                                  geek.arange(                                  10                                  ).reshape(                                  5                                  ,                                  2                                  )                     
                       print                                  (                                  "Original array : "                                  , array)                     
                                
                                
                       b                                  =                                  geek.ones_like(array,                                  float                                  )                     
                       print                                  (                                  "Matrix b : "                                  , b)                     
                                
                       array                                  =                                  geek.arange(                                  8                                  )                     
                       c                                  =                                  geek.ones_like(array)                     
                       print                                  (                                  "Matrix c : "                                  , c)                     

输出：

Original array : 
 [[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]
 [8 9]]

Matrix b : 
 [[ 1.  1.]
 [ 1.  1.]
 [ 1.  1.]
 [ 1.  1.]
 [ 1.  1.]]

Matrix c : 
 [1 1 1 1 1 1 1 1]

参考资料： https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.ones_like.html 注：此外，这些代码不会在online-ID上运行。请在您的系统上运行它们以探索工作环境

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THE END

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