dask.array.ma.ones_like
dask.array.ma.ones_like¶
- dask.array.ma.ones_like(a, **kwargs)[源代码]¶
返回一个与给定数组形状和类型相同的由1组成的数组。
此文档字符串是从 numpy.ma.core.ones_like 复制而来的。
Dask 版本可能存在一些不一致性。
- 参数
- aarray_like
a 的形状和数据类型定义了返回数组的这些相同属性。
- dtype数据类型，可选
覆盖结果的数据类型。
1.6.0 新版功能.
- 顺序{‘C’, ‘F’, ‘A’, 或 ‘K’}，可选
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 a 是 Fortran 连续的则为 ‘F’，否则为 ‘C’。’K’ 表示尽可能匹配 a 的布局。
1.6.0 新版功能.
- subokbool, 可选。
如果为 True，则新创建的数组将使用 a 的子类类型，否则它将是一个基类数组。默认为 True。
- 形状int 或 int 序列，可选。
覆盖结果的形状。如果 order=’K’ 且维度数量不变，将尝试保持顺序，否则，隐含 order=’C’。
1.17.0 新版功能.
- 设备str, 可选
创建的数组要放置的设备。默认值：None。仅用于数组API互操作性，因此如果传递，必须为
"cpu"。2.0.0 新版功能.
- 返回
- 出MaskedArray
与 a 具有相同形状和类型的全1数组。
参见
empty_like返回一个形状和类型与输入相同的空数组。
zeros_like返回一个形状和类型与输入相同的零数组。
full_like返回一个新数组，其形状与输入相同，并用指定值填充。
ones返回一个新数组，将所有值设置为一。
示例
>>> import numpy as np >>> x = np.arange(6) >>> x = x.reshape((2, 3)) >>> x array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) >>> np.ones_like(x) array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
>>> y = np.arange(3, dtype=float) >>> y array([0., 1., 2.]) >>> np.ones_like(y) array([1., 1., 1.])