numpy.full_like

numpy.full_like(a, fill_value, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None) [source]

Возвращает массив, заполненный заданным значением, с той же формой и типом, что и заданный массив.

Параметры

aarray_like

Форма и тип данных a определяют те же атрибуты возвращаемого массива.

fill_valuescalar

Значение заполнения.

dtypedata-type, optional

Переопределяет тип данных результата.

order{‘C’, ‘F’, ‘A’, or ‘K’}, optional

Переопределяет расположение памяти результата. ‘C’ означает порядок C, ‘F’ означает порядок F, ‘A’ означает ‘F’, если a является фортран-непрерывным, в противном случае ‘C’. ‘K’ означает максимально возможное соответствие расположению a.

subokbool, optional.

Если True, то новый созданный массив будет использовать тип подкласса ‘a’, в противном случае это будет массив базового класса. По умолчанию True.

shapeint or sequence of ints, optional.

Переопределяет форму результата. Если order=’K’ и количество измерений не меняется, будет пытаться сохранить порядок, иначе порядок по умолчанию ‘C’.

Добавлена в версии 1.17.0.

Возвращает

outndarray

Массив fill_value с той же формой и типом, что и a.

См. также

empty_like

Возвращает пустой массив с формой и типом входных данных.

ones_like

Возвращает массив из единиц с формой и типом входных данных.

zeros_like

Возвращает массив из нулей с формой и типом входных данных.

full

Возвращает новый массив заданной формы, заполненный значением.

Примеры

>>> 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])