Python dask.array.full用法及代码示例

用法:
dask.array.full(shape, fill_value, *args, **kwargs)

full_like 的受阻变体

完全遵循 full_like 的签名，只是它还具有可选的关键字参数 chunks: int, tuple, or dict 和 name: str 。

原始签名如下。

返回与给定数组具有相同形状和类型的完整数组。

参数：

a：array_like: a 的形状和数据类型定义了返回数组的这些相同属性。
fill_value：标量: 填充值。
dtype：数据类型，可选: 覆盖结果的数据类型。
order：{‘C’、‘F’、‘A’或‘K’}，可选: 覆盖结果的内存布局。 “C”表示C-order，“F”表示F-order，如果a 是 Fortran 连续的，“A”表示“F”，否则为“C”。 “K”表示尽可能匹配a 的布局。
subok：布尔值，可选。: 如果为 True，则新创建的数组将使用 a 的 sub-class 类型，否则它将是 base-class 数组。默认为真。
shape：整数或整数序列，可选。: 覆盖结果的形状。如果 order='K' 且维数不变，将尝试保持 order，否则，隐含 order='C'。

out：ndarray: fill_value 的数组，其形状和类型与 a 相同。

例子：

>>> 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])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.full。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

例子：