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

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import numpy as np
 
array = ((12), (34))
test_np = np.empty_like(array)
print(test_np)
# [[ 1040910238   445909631]
#  [ 1022671472 -1251162838]]
 
np_array = [[12], [34]]
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 = [[00], [00]]
test_np = np.empty_like(np_array1, dtype=int, order='F')
print(test_np)
# [[1 3]
#  [2 4]]
 
np_array2 = [[00], [00]]
test_np = np.empty_like(np_array2, dtype=int, shape=(14))
print(test_np)
# [[-661643968      32761 -661639456      32761]]
 
 
def np_with_comas(object):
    return np.array2string(object, separator=', ')
 
 
test_np = np.empty_like(((22), (22)), shape=4)
print(np_with_comas(test_np))
# [0, 0, 0, 0]
 
cs

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


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