Python NumPy ones()函数完全指南:创建全1数组的详细教程

Python的numpy.ones()函数返回一个给定形状和数据类型的新数组,其中元素的值设置为1。这个函数与numpy zeros()函数非常相似。

numpy.ones() 函数的参数

numpy.ones()函数的语法是:

ones(shape, dtype=None, order='C')
  • shape参数是一个整数或整数元组,用于定义数组的大小。如果只指定一个整数变量,将返回一个一维数组。对于整数元组,将返回给定形状的数组。
  • dtype是一个可选参数,默认值为浮点型。它用于指定数组的数据类型,例如整型。
  • order参数定义了在内存中是按行优先(C风格)还是列优先(Fortran风格)顺序存储多维数组。

Python numpy.ones()函数示例

让我们看一些使用numpy的ones()函数创建数组的示例。

用一维数组创建一组元素全部为1的数组

import numpy as np

array_1d = np.ones(3)
print(array_1d)

输出:

[1. 1. 1.]

注意到元素的默认数据类型为浮点型,这就是为什么数组中的一些元素为1.。

2. 创建多维数组

import numpy as np

array_2d = np.ones((2, 3))
print(array_2d)

输出结果:

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

3. 使用整数数据类型的NumPy ones数组

import numpy as np

array_2d_int = np.ones((2, 3), dtype=int)
print(array_2d_int)

结果:

[[1 1 1]
 [1 1 1]]

4. 具有元组数据类型和值都为1的NumPy数组

我们可以将数组元素指定为一个元组,并且也可以指定它们的数据类型。

import numpy as np

array_mix_type = np.ones((2, 2), dtype=[('x', 'int'), ('y', 'float')])
print(array_mix_type)
print(array_mix_type.dtype)

输出:

[[(1, 1.) (1, 1.)]
 [(1, 1.) (1, 1.)]]
[('x', '<i8'), ('y', '<f8')]
Numpy Ones Example

参考:API文档

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