在NumPy中返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组，并将顺序更改为C风格

要返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组，请在 Python NumPy 中使用 **numpy.empty_like()** 方法。它返回一个未初始化（任意）数据的数组，其形状和类型与原型相同。这里的第一个参数是原型的形状和数据类型（类似数组），它们定义了返回数组的这些相同属性。我们使用“**order**”参数将顺序设置为“C”风格。

order 参数覆盖结果的内存布局。“C”表示 C 顺序，“F”表示 F 顺序，“A”表示如果原型是 Fortran 连续的则为“F”，否则为“C”。“K”表示尽可能接近地匹配原型的布局。shape 参数覆盖结果的形状。如果 order='K' 并且维度数不变，则将尝试保持顺序，否则，将隐含 order='C'。overrides 参数覆盖结果的数据类型。

subok 参数，如果为 True，则新创建的数组将使用原型的子类类型，否则它将是基类数组。默认为 True。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np

使用 array() 方法创建一个 NumPy 三维数组。我们添加了 int 类型的元素 -

arr = np.array([[[5,10],[15,20]],[[25,30],[35,40]],[[50,60],[70,80]]])

显示数组 -

print("Array...
",arr)

获取数组的类型 -

print("
Array type...
", arr.dtype)

获取数组的维度 -

print("
Array Dimensions...
", arr.ndim)

要返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组，请在 Python NumPy 中使用 numpy.empty_like() 方法。我们使用“order”参数将顺序设置为“C”风格 -

newArr = np.empty_like(arr, order = 'C')
print("
New Array..
", newArr)

获取新数组的类型 -

print("
New Array type...
", newArr.dtype)

获取新数组的维度 -

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)

输出

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

更新于: 2022年2月8日

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