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法律在NumPy中返回一個與給定陣列具有相同形狀和型別的新陣列，並將順序更改為C風格
要返回一個與給定陣列具有相同形狀和型別的新陣列，請在 Python NumPy 中使用 **numpy.empty_like()** 方法。它返回一個未初始化（任意）資料的陣列，其形狀和型別與原型相同。這裡的第一個引數是原型的形狀和資料型別（類似陣列），它們定義了返回陣列的這些相同屬性。我們使用“**order**”引數將順序設定為“C”風格。
order 引數覆蓋結果的記憶體佈局。“C”表示 C 順序，“F”表示 F 順序，“A”表示如果原型是 Fortran 連續的則為“F”，否則為“C”。“K”表示儘可能接近地匹配原型的佈局。shape 引數覆蓋結果的形狀。如果 order='K' 並且維度數不變，則將嘗試保持順序，否則，將隱含 order='C'。overrides 引數覆蓋結果的資料型別。
subok 引數，如果為 True，則新建立的陣列將使用原型的子類型別，否則它將是基類陣列。預設為 True。
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np
使用 array() 方法建立一個 NumPy 三維陣列。我們添加了 int 型別的元素 -
arr = np.array([[[5,10],[15,20]],[[25,30],[35,40]],[[50,60],[70,80]]])
顯示陣列 -
print("Array...
",arr)
獲取陣列的型別 -
print("
Array type...
", arr.dtype)獲取陣列的維度 -
print("
Array Dimensions...
", arr.ndim)
要返回一個與給定陣列具有相同形狀和型別的新陣列，請在 Python NumPy 中使用 numpy.empty_like() 方法。我們使用“order”引數將順序設定為“C”風格 -
newArr = np.empty_like(arr, order = 'C')
print("
New Array..
", newArr)獲取新陣列的型別 -
print("
New Array type...
", newArr.dtype)
獲取新陣列的維度 -
print("
New Array Dimensions...
", newArr.ndim)示例
import numpy as np
# Creating a numpy Three-Dimensional array using the array() method
# We have added elements of int type
arr = np.array([[[5,10],[15,20]],[[25,30],[35,40]],[[50,60],[70,80]]])
# Display the array
print("Array...
",arr)
# Get the type of the array
print("
Array type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
", arr.ndim)
# To return a new array with the same shape and type as a given array, use the numpy.empty_like() method in Python Numpy
# It returns the array of uninitialized (arbitrary) data with the same shape and type as prototype.
# The 1st parameter here is the shape and data-type of prototype(array-like) that define these same attributes of the returned array.
# We have set the order to 'C' style using the "order" parameter.
newArr = np.empty_like(arr, order = 'C')
print("
New Array..
", newArr)
# Get the type of the new array
print("
New Array type...
", newArr.dtype)
# Get the dimensions of the new array
print("
New Array Dimensions...
", newArr.ndim)輸出
Array... [[[ 5 10] [15 20]] [[25 30] [35 40]] [[50 60] [70 80]]] Array type... int64 Array Dimensions... 3 New Array.. [[[ 0 0] [ 0 0]] [[140006423023024 140006423022960] [140006423023088 140006422893488]] [[140006422893680 140006422893744] [140006422893808 140006422894384]]] New Array type... int64 New Array Dimensions... 3
更新於: 2022年2月8日
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