numpy.ones_like

numpy.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None, *, device=None)[source]

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

Параметры:

aarray_like

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

dtypeтип данных, необязательно

Переопределяет тип данных результата.

Введено в версии 1.6.0.

order{‘C’, ‘F’, ‘A’, или ‘K’}, необязательно

Переопределяет порядок хранения данных результата. ‘C’ означает порядок C, ‘F’ означает порядок F, ‘A’ означает ‘F’, если a является фортран-непрерывным, иначе ‘C’. ‘K’ означает, что нужно как можно точнее сохранить расположение a.

Введено в версии 1.6.0.

subokbool, необязательно.

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

shapeцелое число или последовательность целых чисел, необязательно

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

Введено в версии 1.17.0.

deviceстрока, необязательно

Устройство, на котором нужно разместить созданный массив. По умолчанию: None. Только для совместимости с Array-API, поэтому должно быть "cpu" при передаче.

Введено в версии 2.0.0.

Возвращаемое значение:

outndarray

Массив из единиц с той же формой и типом, что и a.

См. также

empty_like

Возвращает пустой массив с формой и типом входных данных.

zeros_like

Возвращает массив из нулей с формой и типом входных данных.

full_like

Возвращает новый массив с формой входных данных, заполненный значением.

ones

Возвращает новый массив, значения которого установлены в единицу.

Примеры

>>> 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.])