NumPy full() 函数

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在本文中，我们将尝试了解Python中NumPy包的full()函数。

NumPy 是一个流行的科学计算 Python 库，它提供了处理大型多维数组和数值数据矩阵的工具。NumPy 提供的函数之一是full()，它返回给定形状和类型的新数组，并用填充值填充。

该函数允许您创建任意大小和形状的数组，并用指定的值填充它。当您需要创建特定大小和类型的数组作为其他数据的占位符时，或者当您想要使用默认值初始化数组时，这会很有用。

该full()函数是通过单个函数调用创建和填充数组的简单而有效的方法。

NumPy 中的 full() 函数是什么？

该函数用于创建给定形状和类型的新数组。数组的值使用fill_value传入的参数进行初始化。还可以提供新数组的数据类型及其在参数中的顺序。

NumPy full() 的语法

numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C', like=None)

参数

  • shape：整数或整数序列
    • 必需的
    • 新数组的维度；可以是单个整数或整数元组。
  • fill_value：标量或类似数组
    • 必需的
    • 要添加到新数组的值
  • dtype：数据类型
    • 选修的
    • 新数组中元素的数据类型；默认值 = None，表示np.array(fill_value).dtype.
  • 顺序：{‘C’，’F’}
    • 选修的
    • 应使用哪种顺序来存储多维数据 – C 或 Fortran 连续（行或列） 
  • 像：类似数组
    • 选修的
    • 为了生成非 NumPy 数组的数组，提供了引用对象。结果将由 as like 中提供的类似数组确定，如果它符合数组函数协议。在本例中，它确保创建的数组对象与作为参数提供的数组对象兼容。

NumPy full() 的实现

在实现该功能之前，请确保在 IDE 中导入 NumPy 包。为此，请运行以下代码行。

import numpy as np

示例 1. 仅传递必需的参数

让我们创建一个特定大小和形状的数组，并填充常量值

#one dimentional array
np.full(2,4)
 
#two dimentional array with singular element
np.full((2,3),4)
 
#two dimentional array with multiple element
np.full((2,3),[1,2,3])
实施例1

示例 2. 传递其他参数

现在让我们创建一个具有特定大小和数据类型的数组，并填充常量值。

np.full((3,3), [2,4,6], dtype=np.float16)
 
np.full((3,2), [2.8,1.9], dtype=int, order='F')
 
np.full((3,3), [1+2j], dtype=complex)
实施例2

结论

NumPy 包使数组的使用变得更加容易。full() 函数是返回给定形状和类型的新数组的简单方法，并用 fill_value填充。

参考

https://numpy.org/doc/stable/reference/ generated/numpy.full.html