Функция numpy.ones() возвращает новый массив заданной формы и типа данных, где значение элемента равно 1. Функция one() очень похожа на функцию numpy zeros().
Что такое функция np.ones() в Python?
np.ones() — это библиотечная функция Numpy, которая возвращает массив аналогичной формы и размера со значениями элементов массива в виде единиц в Python. Функция np.ones() принимает максимум три параметра.
Функция one() определена в numpy, которую можно импортировать как import numpy as np. Мы можем создавать многомерные массивы и получать другую математическую статистику с помощью numpy, библиотеки на Python.
Синтаксис
|
1 |
numpy.ones(shape, dtype, order) |
Параметры
Функция numpy.ones() принимает три параметра, один из которых является необязательным:
- Первый параметр — shape; это целое число или последовательность целых чисел.
- Второй параметр — order, представляющий порядок в памяти, такой как C_contiguous или F_contiguous.
- Третий параметр является необязательным и представляет собой тип данных возвращаемого массива. По умолчанию это float.
Возвращаемое значение
Функция NumPy one() возвращает массив с такими значениями элементов как единицы.
Примеры программ для метода one() в Python
- Напишем программу, показывающую работу функции one() в Python.
|
1 2 3 4 5 6 7 |
import numpy as np arr1 = np.ones([2, 2], dtype=int) print("Matrix arr1 : \n", arr1) arr2 = np.ones([3, 3], dtype=int) print("\nMatrix arr2 : \n", arr2) |
Выход:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
Matrix arr1 : [[1 1] [1 1]] Matrix arr2 : [[1 1 1] [1 1 1] [1 1 1]] |
В этом примере мы видим, что, взяв массив и используя one(), мы получаем все значения матрицы как 1.
- Напишем программу, которая берет только 1 строку с 4 элементами и использует функцию one().
См. следующий код.
|
1 2 3 4 |
import numpy as np arr1 = np.ones(4, dtype=int) print("Matrix arr1 : \n", arr1) |
Выход:
|
1 2 |
Matrix arr1 : [1 1 1 1] |
В приведенном выше примере мы можем видеть, что просто передав 4 в качестве первого параметра, мы получаем одну строку с 5 элементами, чем с помощью one(), мы фиксируем значение каждого элемента как 1.
