np.full
时间: 2023-07-04 14:08:02 浏览: 55
`np.full` 是 NumPy 库中的一个函数,用于创建一个指定形状和值的数组。它的语法如下:
```python
numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C', *, like=None)
```
其中:
- `shape`:表示数组的形状,可以是一个整数、一个元组或者一个列表。
- `fill_value`:表示数组中的填充值。
- `dtype`:表示数组的数据类型,默认为 None,表示使用 fill_value 的数据类型。
- `order`:表示数组元素在内存中的布局方式,有两种取值:'C' 表示按行优先存储,'F' 表示按列优先存储,默认为 'C'。
- `like`:表示新数组的形状和数据类型与 `like` 参数所指定的数组相同。
例如,创建一个形状为 (3, 4)、填充值为 1 的数组:
```python
import numpy as np
arr = np.full((3, 4), 1)
print(arr)
```
输出结果为:
```
[[1 1 1 1]
[1 1 1 1]
[1 1 1 1]]
```
相关问题
intercepts = np.full(len(data), np.nan)
这行代码创建了一个名为`intercepts`的NumPy数组,其长度与`data`的长度相同,并且所有元素都初始化为NaN。
`np.full()`函数用于创建一个由指定值填充的数组。第一个参数是数组的形状,这里使用了`len(data)`表示与`data`的长度相同。第二个参数是要填充的值,这里使用了`np.nan`表示NaN值。
通过这行代码,`intercepts`数组将被初始化为与`data`相同长度的NaN值数组。它可以用来存储回归模型中每个数据点的截距项。
希望这可以帮助您!如果还有其他问题,请随时提问。
y1 = np.zeros(x1.shape[0]) y2 = np.ones(x2.shape[0]) y3 = np.full(x3.shape[0], 2) y4 = np.full(x4.shape[0], 3) y5 = np.full(x5.shape[0], 4)
These lines of code create five different arrays, each filled with a different constant value. The length of each array corresponds to the length of a different input array (x1, x2, x3, x4, x5).
- y1 is an array of zeros, with the same length as x1.
- y2 is an array of ones, with the same length as x2.
- y3 is an array filled with the constant value 2, with the same length as x3.
- y4 is an array filled with the constant value 3, with the same length as x4.
- y5 is an array filled with the constant value 4, with the same length as x5.