numpy.ma.ones_like#
- ma.ones_like = <numpy.ma.core._convert2ma object>#
返回一个与给定数组具有相同形状和类型的 1 数组.
- 参数:
- aarray_like
a 的形状和数据类型定义了返回数组的相同属性.
- dtypedata-type,可选
覆盖结果的数据类型.
- order{‘C’, ‘F’, ‘A’, 或 ‘K’},可选
覆盖结果的内存布局. ‘C’ 表示 C 顺序,’F’ 表示 F 顺序,如果 a 是 Fortran 连续的,则 ‘A’ 表示 ‘F’,否则表示 ‘C’. ‘K’ 表示尽可能匹配 a 的布局.
- subokbool,可选.
如果为 True,则新创建的数组将使用 a 的子类类型,否则它将是一个基类数组.默认为 True.
- shapeint 或 int 序列,可选.
覆盖结果的形状.如果 order=’K’ 且维数未更改,将尝试保持顺序,否则,意味着 order=’C’.
- devicestr, optional
用于放置所创建的数组的设备.默认值:None.仅用于 Array-API 互操作性,因此如果传递,则必须为
"cpu".在 2.0.0 版本加入.
- 返回:
- outMaskedArray
与 a 具有相同形状和类型的 1 数组.
参见
empty_like返回一个具有输入形状和类型的空数组.
zeros_like返回一个具有输入形状和类型的 0 数组.
full_like返回一个与输入数组形状相同,并使用给定值填充的新数组.
ones返回一个将所有值设置为 1 的新数组.
示例
>>> import numpy as np >>> x = np.arange(6) >>> x = x.reshape((2, 3)) >>> x array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) >>> np.ones_like(x) array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
>>> y = np.arange(3, dtype=float) >>> y array([0., 1., 2.]) >>> np.ones_like(y) array([1., 1., 1.])