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法学返回一个与给定数组形状相同的新数组，但更改NumPy中的默认类型
要返回一个与给定数组形状和类型相同的新数组，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。这里第一个参数是原型的形状和数据类型（类似数组），这些属性定义了返回数组的相同属性。第二个参数是**dtype**，即我们想要的结果数组的数据类型。
顺序会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”表示尽可能匹配原型的布局。形状会覆盖结果的形状。如果order='K'并且维数不变，则将尝试保持顺序，否则，隐含order='C'。overrides参数会覆盖结果的数据类型。
如果subok参数为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Python NumPy中的numpy.array()方法创建一个新数组：
arr = np.array([[35.7, 56.2, 66.4], [88.2, 73.7, 98.3]])
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形状和类型相同的新数组，请在Python NumPy中使用numpy.empty_like()方法：
newArr = np.empty_like(arr, dtype = int)
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
# Create a new array using the numpy.array() method in Python Numpy
arr = np.array([[35.7, 56.2, 66.4], [88.2, 73.7, 98.3]])
# 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.
# The 2nd parameter is the dtype i.e. the data-type we want for the resultant array
newArr = np.empty_like(arr, dtype = int)
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... [[35.7 56.2 66.4] [88.2 73.7 98.3]] Array type... float64 Array Dimensions... 2 New Array.. [[4630221145643784602 4633106264155068826 4634372901550266778] [4635906940173339853 4634886593382763725 4636617664489534259]] New Array type... int64 New Array Dimensions... 2
更新于：2022年2月10日
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