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python numpy ma.empty_like用法及代码示例

用法:

numpy.ma.empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None) = <numpy.ma.core._convert2ma object>

返回形状和类型与给定数组相同的新数组。

参数:
prototype array_like

原型的形状和数据类型定义了返回数组的这些相同属性。

dtype data-type, 可选参数

覆盖结果的数据类型。

1.6.0版中的新功能。

order {‘C’, ‘F’, ‘A’, 或 ‘K’}, 可选参数

覆盖结果的内存布局。 ‘C’表示C-order,‘F’表示F-order,‘A’表示‘F’prototype是Fortran连续的,否则为‘C’。 ‘K’表示匹配的布局prototype尽可能紧密。

1.6.0版中的新功能。

subok bool, optional.

如果为True,则新创建的阵列将使用‘a’的sub-class类型,否则将为base-class阵列。默认为True。

shape int 或 sequence of ints, optional.

覆盖结果的形状。如果order ='K'并且尺寸数量不变,则将尝试保持顺序,否则,则隐含order ='C'。

1.17.0版中的新功能。

返回值:
out ndarray

未初始化(任意)数据的数组,其形状和类型与原型相同。

注意:

该函数不初始化返回的数组;为此,请改用zeros_like或ones_like。它可能比设置数组值的函数略快。

例子:

>>> 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]])

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注:本文由纯净天空筛选整理自 numpy.ma.empty_like。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文的传播和使用请遵循“署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)”协议。