Python mxnet.ndarray.contrib.arange_like用法及代码示例

用法:
mxnet.ndarray.contrib.arange_like(data=None, start=_Null, step=_Null, repeat=_Null, ctx=_Null, axis=_Null, out=None, name=None, **kwargs)

参数：

data：(NDArray) - 输入
start：(double, optional, default=0) - 间隔开始。间隔包括此值。默认起始值为 0。
step：(double, optional, default=1) - 值之间的间距。
repeat：(int, optional, default='1') - 所有元素的重复时间。例如repeat=3，元素a将重复3次-> a, a, a。
ctx：(string, optional, default='') - 输出上下文，格式为 [cpu|gpu|cpu_pinned](n)。仅用于命令式调用。
axis：(int or None, optional, default='None') - 根据输入数组的某个轴的大小排列元素。负数被解释为倒数。如果未提供，将根据输入形状排列元素。
out：(NDArray, optional) - 输出 NDArray 来保存结果。

out：- 此函数的输出。

返回类型：

NDArray 或 NDArray 列表

返回具有均匀间隔值的数组。如果未给出轴，则输出将具有与输入数组相同的形状。否则，输出将是具有输入形状中指定轴大小的一维数组。

例子：

x = [[0.14883883 0.7772398  0.94865847 0.7225052 ]
     [0.23729339 0.6112595  0.66538996 0.5132841 ]
     [0.30822644 0.9912457  0.15502319 0.7043658 ]]
     <NDArray 3x4 @cpu(0)>

out = mx.nd.contrib.arange_like(x, start=0)

  [[ 0.  1.  2.  3.]
   [ 4.  5.  6.  7.]
   [ 8.  9. 10. 11.]]
   <NDArray 3x4 @cpu(0)>

out = mx.nd.contrib.arange_like(x, start=0, axis=-1)

  [0. 1. 2. 3.]
  <NDArray 4 @cpu(0)>

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.ndarray.contrib.arange_like。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。

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参数：

返回：

返回类型：