numpy.ma.empty_like
-
ma.empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None) = <numpy.ma.core._convert2ma object> -
Возвращает новый массив с той же формой и типом, что и заданный массив.
- Параметры
-
-
prototypearray_like -
Форма и тип данных
prototypeопределяют эти же атрибуты возвращаемого массива. -
dtypedata-type, optional -
Переопределяет тип данных результата.
Новая в версии 1.6.0.
-
order{‘C’, ‘F’, ‘A’, or ‘K’}, optional -
Переопределяет порядок расположения данных в памяти результата. ‘C’ означает порядок C, ‘F’ означает порядок F, ‘A’ означает ‘F’, если
prototypeявляется фортран-непрерывным, в противном случае ‘C’. ‘K’ означает соответствие порядкуprototypeкак можно более точно.Новая в версии 1.6.0.
-
subokbool, optional. -
Если True, то вновь созданный массив будет использовать тип подкласса
prototype, в противном случае это будет массив базового класса. По умолчанию True. -
shapeint or sequence of ints, optional. -
Переопределяет форму результата. Если order=’K’ и число измерений не изменяется, то будет пытаться сохранить порядок, в противном случае подразумевается order=’C’.
Новая в версии 1.17.0.
-
- Возвращает
-
-
outndarray -
Массив с незаполненными (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 заданным значением.
-
empty -
Возвращает новый незаполненный массив.
Примечания
Эта функция не инициализирует возвращаемый массив; для этого используйте
zeros_likeилиones_likeвместо этого. Она может быть немного быстрее, чем функции, которые устанавливают значения в массиве.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]])
© 2005–2021 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.20/reference/generated/numpy.ma.empty_like.html