在 NumPy 中返回与给定数组具有相同形状和类型的新的数组

要返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新的数组，请在 Python NumPy 中使用 **ma.empty_like()** 方法。它返回一个具有与原型相同形状和类型的未初始化（任意）数据的数组。

order 参数覆盖结果的内存布局。“C”表示 C 顺序，“F”表示 Fortran 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。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
import numpy.ma as ma

使用 Python NumPy 中的 numpy.array() 方法创建一个新的数组 -

arr = np.array([[77, 51, 92], [56, 31, 69], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])

显示我们的数组 -

print("Array...
",arr)

要返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新的数组，请在 Python NumPy 中使用 ma.empty_like() 方法。参数是原型，即原型的形状和数据类型定义返回数组的这些相同属性 -

arr = ma.empty_like(arr)

显示我们的数组 -

print("
New Array...
",arr)

获取数组的维度 -

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

获取数组的形状 -

print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

获取数组的元素数量 -

print("
Elements in the Array...
",arr.size)

示例

# Python ma.MaskedArray - Return a new array with the same shape and type as a given array

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# Create a new array using the numpy.array() method in Python Numpy
arr = np.array([[77, 51, 92], [56, 31, 69], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])

# Displaying our array
print("Array...
",arr)

# To return a new array with the same shape and type as a given array, use the ma.empty_like() method in Python Numpy
# The parameter is the prototype i.e. the shape and data-type of prototype define these same attributes of the returned array
arr = ma.empty_like(arr)

# Displaying our array
print("
New Array...
",arr)

# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Array...
",arr.size)

输出

Array...
[[77 51 92]
[56 31 69]
[73 88 51]
[62 45 67]]

New Array...
[[ 0 0 0]
[ 0 140657801869488 140657802018864]
[140657801869552 140657801869616 140657801869680]
[140657801997616 140657801869744 140657801997680]]

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(4, 3)

Elements in the Array...
12

更新于: 2022年2月3日

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