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 эти же атрибуты возвращаемого массива.

fill_valuescalar

Значение заполнения.

dtypedata-type, optional

Переопределяет тип данных результата.

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

Переопределяет порядок хранения результата. ‘C’ означает C-порядок, ‘F’ означает F-порядок, ‘A’ означает ‘F’, если a является Fortran-непрерывным, в противном случае ‘C’. ‘K’ означает, что нужно максимально точно соответствовать порядку хранения a.

subokbool, optional.

Если True, то новый массив будет использовать подкласс типа a, в противном случае – базовый класс массива. По умолчанию True.

shapeint or sequence of ints, optional.

Переопределяет форму результата. Если order=’K’ и число измерений не изменяется, будет пытаться сохранить порядок, в противном случае подразумевается order=’C’.

Новое 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 входного массива.

ones_like

Возвращает массив единиц с формой и типом входного массива.

zeros_like

Возвращает массив нулей с формой и типом входного массива.

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])