numpy.full_like
numpy.full_like(a, fill_value, dtype=None, order='K', subok=True)[source]
返回与给定数组具有相同形状和类型的数组。并且数组中元素的值是fill_value的值
参数: | a : array_like 用a的形状和数据类型，来定义返回数组的属性。 fill_value : 标量 数组中元素的值 dtype : 数据类型, 可选 覆盖结果的数据类型。 order : {‘C’, ‘F’, ‘A’, or ‘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，则表示'F'，否则'C'。 'K'表示尽可能匹配a的布局。 subok : bool, 可选. 值为True是使用a的内部数据类型，值为False是使用a数组的数据类型，默认为True |
返回值: | 返回值类型 : ndarray(ndarray是N维数组对象) 返回与a相同类型和形态，并且用fill_value的值填充的数组 |
例如
>>>import numpy as np
>>>
>>> x = np.arange(6, dtype=int)
>>> np.full_like(x, 1)
array([1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.full_like(x, 0.1)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.full_like(x, 0.1, dtype=np.double)
array([ 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])
>>> np.full_like(x, np.nan, dtype=np.double)
array([ nan, nan, nan, nan, nan, nan])
>>>
>>> y = np.arange(6, dtype=np.double)
>>> np.full_like(y, 0.1)
array([ 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])