numpy.empty_like

numpy.empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)

Возвращает новый массив с той же формой и типом, что и заданный массив.

Параметры:

prototype : array_like Форма и тип данных prototype определяют те же атрибуты возвращаемого массива. dtype : data-type, optional Переопределяет тип данных результата. Введено в версии 1.6.0. order : {‘C’, ‘F’, ‘A’, or ‘K’}, optional Переопределяет расположение памяти результата. ‘C’ означает порядок C, ‘F’ означает порядок F, ‘A’ означает ‘F’, если prototype является Фортраном, иначе ‘C’. ‘K’ означает соответствие расположению prototype как можно более точно. Введено в версии 1.6.0. subok : bool, optional. Если True, то вновь созданный массив будет использовать подкласс типа ‘a’, в противном случае — массив базового класса. По умолчанию True. shape : int or sequence of ints, optional. Переопределяет форму результата. Если порядок=’K’ и количество измерений не изменяется, будет пытаться сохранить порядок, в противном случае подразумевается порядок=’C’. Введено в версии 1.17.0.

Возвращает:

out : ndarray Массив с неинициализированными (произвольными) данными с той же формой и типом, что и prototype.

См. также

ones_like

Возвращает массив единиц с формой и типом входных данных.

zeros_like

Возвращает массив нулей с формой и типом входных данных.

full_like

Возвращает новый массив с формой входных данных, заполненный значением.

empty

Возвращает новый неинициализированный массив.

Примечания

Эта функция не инициализирует возвращаемый массив; для этого используйте zeros_like или ones_like вместо этого. Она может быть немного быстрее, чем функции, которые устанавливают значения массива.

Примеры

>>> a = ([1,2,3], [4,5,6])                         # a is array-like
>>> np.empty_like(a)
array([[-1073741821, -1073741821,           3],    # uninitialized
       [          0,           0, -1073741821]])
>>> a = np.array([[1., 2., 3.],[4.,5.,6.]])
>>> np.empty_like(a)
array([[ -2.00000715e+000,   1.48219694e-323,  -2.00000572e+000], # uninitialized
       [  4.38791518e-305,  -2.00000715e+000,   4.17269252e-309]])