Поиск по сайту:

numpy.ones() в Python


Функция Python numpy.ones() возвращает новый массив заданной формы и типа данных, где значение элемента равно 1. Эта функция очень похожа на функцию numpy zeros().

Аргументы функции numpy.ones()

Синтаксис функции numpy.ones():

ones(shape, dtype=None, order='C')

  • Форма представляет собой целое число или кортеж целых чисел для определения размера массива. Если мы просто укажем переменную типа int, будет возвращен одномерный массив. Для кортежа целых чисел будет возвращен массив заданной формы.
  • Dtype — это необязательный параметр со значением по умолчанию в виде числа с плавающей запятой. Он используется для указания типа данных массива, например, int.
  • Порядок определяет, следует ли хранить в памяти многомерный массив по строкам (стиль C) или по столбцам (стиль Fortran).

Python numpy.ones() Примеры

Давайте рассмотрим несколько примеров создания массивов с помощью функции numpy one().

1. Создание одномерного массива с единицами

import numpy as np

array_1d = np.ones(3)
print(array_1d)

Выход:

[1. 1. 1.]

Обратите внимание, что элементы имеют тип данных по умолчанию как число с плавающей запятой. Вот почему единицы 1. в массиве.

2. Создание многомерного массива

import numpy as np

array_2d = np.ones((2, 3))
print(array_2d)

Выход:

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

3. Массив единиц NumPy с типом данных int

import numpy as np

array_2d_int = np.ones((2, 3), dtype=int)
print(array_2d_int)

Выход:

[[1 1 1]
 [1 1 1]]

4. Массив NumPy с типом данных Tuple и единицами

Мы можем указать элементы массива как кортеж, а также указать их типы данных.

import numpy as np

array_mix_type = np.ones((2, 2), dtype=[('x', 'int'), ('y', 'float')])
print(array_mix_type)
print(array_mix_type.dtype)

Выход:

[[(1, 1.) (1, 1.)]
 [(1, 1.) (1, 1.)]]
[('x', '<i8'), ('y', '<f8')]

Ссылка: документ API