Python中的 numpy.ndarray.fill()

numpy.ndarray.fill() 方法用于用标量值填充 numpy 数组。

如果我们必须用相同的值初始化一个 numpy 数组，那么我们使用 numpy.ndarray.fill()。假设我们必须创建一个长度为 n 的 NumPy 数组a ，其中每个元素都是 v。然后我们将此函数用作 a.fill(v)。如果我们使用这个fill()函数，我们不需要使用循环来初始化一个数组。

Syntax : ndarray.fill(value)

Parameters:
value : All elements of a will be assigned this value.

代码#1：

# Python program explaining
# numpy.ndarray.fill() function
import numpy as geek
  
a = geek.empty([3, 3])
  
# Initializing each element of the array
# with 1 by using nested loops 
for i in range(3):
    for j in range(3):
        a[i][j] = 1
  
print("a is : \n", a)    
  
  
# now we are initializing each element
# of the array with 1 using fill() function. 
a.fill(1)
  
print("\nAfter using fill() a is : \n", a)
       

输出：

a is : 
 [[ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]]

After using fill() a is : 
 [[ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]]

代码#2：

# Python program explaining
# numpy.ndarray.fill() function
import numpy as geek
  
a = geek.arange(5)
  
print("a is \n", a)
  
# Using fill() method
a.fill(0)
  
print("\nNow a is :\n", a)
       

输出：

a is 
 [0 1 2 3 4]

Now a is :
 [0 0 0 0 0]

代码 #3： numpy.ndarray.fill() 也适用于多维数组。

# Python program explaining
# numpy.ndarray.fill() function
  
import numpy as geek
  
a = geek.empty([3, 3])
  
# Using fill() method
a.fill(0)
  
print("a is :\n", a)

输出：

a is :
 [[ 0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.]]