numpy.full的用法
时间: 2023-12-11 20:01:53 浏览: 23
numpy.full函数可以创建一个给定形状和数据类型的数组,并将其初始化为指定的值。其语法如下:
```python
numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')
```
参数说明:
- shape:数组的形状,可以是一个整数,或者一个整数元组(例如,(2, 3) 表示一个 2 行 3 列的数组)。
- fill_value:用于填充数组的标量值。
- dtype:结果数组的数据类型,默认为 None,表示使用 fill_value 的数据类型。
- order:数组在内存中的存储顺序,可以是 'C'(行优先,即按行存储)或 'F'(列优先,即按列存储),默认为 'C'。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个形状为 (2, 3) 的数组,初始化为 1.0
a = np.full((2, 3), 1.0)
print(a)
# 输出:
# [[1. 1. 1.]
# [1. 1. 1.]]
```
可以看到,创建的数组形状为 (2, 3),并且所有元素的值都是 1.0。
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它的使用方法如下:
numpy.convolve(a, v, mode='full')
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- 'full':默认值,表示返回输出数组的完整卷积结果;
- 'same':表示返回输出数组的中心部分,长度等于输入数组的长度的最大值;
- 'valid':表示返回输出数组的有效部分,只包含完全重叠的元素。
函数的返回值是一个一维数组,表示卷积后的结果。
例如,以下是对两个输入数组进行完整卷积的例子:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
v = np.array([0, 1, 0.5])
result = np.convolve(a, v)
print(result)
# 输出:[0. 1. 2.5 4. 1.5]
```
在这个例子中,a 数组的长度为 3,v 数组的长度为 3,因此完整卷积的输出数组长度为 3+3-1=5,即 [0,1,2,3,4] 和 [0,0.5,1,0.5,0] 的卷积结果为 [0,0.5,2.5,4,1.5]。
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