用相同的值填充 np 数组 - Python

在 NumPy 中，可以通过 numpy.full 函数来创建一个数组，该数组中的所有元素都使用相同的值进行填充。

使用方法

numpy.full 函数包含三个必要参数：

numpy.full(shape, fill_value, dtype=None)

• shape 参数是元组类型，表示要创建的数组的形状。
• fill_value 参数是要用来填充新数组的值。
• dtype 参数是可选的，表示新数组的数据类型。

下面是一个简单的例子：

import numpy as np

# 创建一个3x3的数组，所有元素都用7进行填充
a = np.full((3, 3), 7)

print(a)

这将输出以下结果：

array([[7, 7, 7],
       [7, 7, 7],
       [7, 7, 7]])

更多例子

下面的例子演示了填充不同数据类型的数组：

import numpy as np

# 创建一个3x3的数组，所有元素都用3.14进行填充，数据类型为float
a = np.full((3, 3), 3.14, dtype='float')

# 创建一个2x2的数组，所有元素都用0进行填充，数据类型为int
b = np.full((2, 2), 0, dtype='int')

print(a)
print(b)

这将输出以下结果：

array([[3.14, 3.14, 3.14],
       [3.14, 3.14, 3.14],
       [3.14, 3.14, 3.14]])

array([[0, 0],
       [0, 0]])

总结

使用 numpy.full 函数可以非常方便地创建填充了相同值的数组。这对于初始化模型参数或创建卷积核等任务非常有用。