使用numpy的zeros_like和相关函数,可以选择
**subok:**bool,可选。
numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True)
如果为True,则新创建的数组将使用'a'的子类类型,否则它将是基类数组。默认为True。
我假设所有的numpy数组都是ndarray
类,我从来没有需要详细查看数组的 * 子类 *。在什么情况下我可能不想使用相同的子类,指定基类的使用?
使用numpy的zeros_like和相关函数,可以选择
**subok:**bool,可选。
numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True)
如果为True,则新创建的数组将使用'a'的子类类型,否则它将是基类数组。默认为True。
我假设所有的numpy数组都是ndarray
类,我从来没有需要详细查看数组的 * 子类 *。在什么情况下我可能不想使用相同的子类,指定基类的使用?
1条答案
按热度按时间0x6upsns1#
用途:
call-signature帮助传递处理过的instance-type,如下所示:
相反,如果不愿意“重新处理”
.shape
和示例化同一个类,使用**subok = False
**,生成的*_alike()
将不会得到相同的类,作为“示例”,该过程被给出了使*_alike()
生成的输出:实用程序:
这些
subok
-标志在更多numpy
函数中很常见(不仅是*_like()
-s,也在np.array( ... )
中),出于同样的目的,因为它对于智能类型修改代码设计非常有用,其中期望的产品类型对于“生成”过程是已知的,并且因此在没有过多的类相关开销的情况下实现结果,如果需要进行事后修改。