파이썬[Python]: numpy - empty_like 함수

numpy 모듈 - empty_like 함수(function)

---

/// 설명

주어진 배열의 차원과 데이터 형식을 가진 새로운 배열을 생성합니다.(값은 초기화되지 않습니다.)

prototype: 결과물에 차원과 데이터 형식을 부여하는 prototype입니다.
dtype: 출력할 배열의 데이터 형식입니다.
order: 결과물의 메모리 저장 형식을 결정합니다. 'C'는 C언어 형식, 'F'는 포트란 형식입니다. 'A'는 prototype이 포트란 연속(Fortran contiguous)이면 'F', 아니면 'C'로 결정됩니다. 'K'는 prototype의 차원(layout)에 가장 부합하는 형태로 결정되어집니다.
subok: True이면 생성되는 배열이 prototype의 sub-class 형식을 사용합니다. 그렇지 않으면 base-class를 사용합니다. 기본값은 True 입니다.
shape: 결과물의 차원을 결정합니다. 만약 저장형식(order)이 'K'이고 차원이 변경되지 않았다면, 저장형식은 변하지 않지만, 그렇지 않다면 C언어 형식(order='C')이 적용됩니다.

※ 형식
numpy.empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)

reference
https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.empty_like.html#numpy.empty_like

---

/// 예제

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

import numpy as np   array = ((1, 2), (3, 4)) test_np = np.empty_like(array) print(test_np) # [[ 1040910238   445909631] #  [ 1022671472 -1251162838]]   np_array = [[1, 2], [3, 4]] test_np = np.empty_like(np_array, dtype=float) print(test_np) # [[5.18927403e+107 2.58643844e+185] #  [5.95973803e+228 1.36639755e+069]]   np_array1 = [[0, 0], [0, 0]] test_np = np.empty_like(np_array1, dtype=int, order='F') print(test_np) # [[1 3] #  [2 4]]   np_array2 = [[0, 0], [0, 0]] test_np = np.empty_like(np_array2, dtype=int, shape=(1, 4)) print(test_np) # [[-661643968      32761 -661639456      32761]]     def np_with_comas(object):     return np.array2string(object, separator=', ')     test_np = np.empty_like(((2, 2), (2, 2)), shape=4) print(np_with_comas(test_np)) # [0, 0, 0, 0]   Colored by Color Scripter

cs

---

* 실행환경: Microsoft Windows 10 Homes
* 인터프리터: 파이썬(Python 3.9)

---

– 당신을 응원합니다. –