Python中的numpy.ones_like

numpy.ones_like是一个用于创建具有与另一个数组相同形状和数据类型的数组的函数。这个函数会返回一个新的全1数组。该函数与numpy.zeros_like函数类似，但是不同的是，ones_like创建的数组的值都为1，而zeros_like数组的值都为0。

语法

numpy.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)

参数说明：

• a：要创建形状和数据类型相同的数组。
• dtype：可选，返回数组的类型。默认为None，表示使用a数组的数据类型。
• order：可选，指定数组的内存布局。默认为'K'，表示尝试按照数组元素在内存中出现的顺序存储数组。
• subok：可选，表示子类继承该函数返回的数组。默认为True。
• shape：可选，表示新数组的形状。如果给定，则覆盖a数组的形状。

返回值

numpy.ones_like的返回值是一个与输入数组具有相同形状和数据类型的全1数组。

示例

import numpy as np

a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
b = np.ones_like(a)
print(b)

输出结果为：

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

上面的例子中，我们使用numpy.ones_like函数创建了一个与输入数组a具有相同形状和数据类型的全1数组b。