在Python中,如何创建一个任意形状的numpy数组,其中包含所有True或全部False?
numpy已经允许非常容易地创建所有的或全部为零的数组:
例如numpy.ones((2, 2))
或numpy.zeros((2, 2))
由于True
和False
分别在Python中表示为1
和0
,我们只需使用可选的dtype
参数指定此数组应为boolean,我们就完成了。
numpy.ones((2, 2), dtype=bool)
收益:
array([[ True, True],
[ True, True]], dtype=bool)
更新:2013年10月30日
由于numpy version 1.8,我们可以使用full
来获得相同的结果,语法更清楚地显示我们的意图(正如fmonegaglia指出的那样):
numpy.full((2, 2), True, dtype=bool)
更新:2017年1月16日
由于至少numpy version 1.12,full
自动将结果转换为第二个参数的dtype
,所以我们可以写:
numpy.full((2, 2), True)
numpy.full((2,2), True, dtype=bool)
ones
和zeros
分别创建了包含1和0的数组,它采用可选的dtype
参数:
>>> numpy.ones((2, 2), dtype=bool)
array([[ True, True],
[ True, True]], dtype=bool)
>>> numpy.zeros((2, 2), dtype=bool)
array([[False, False],
[False, False]], dtype=bool)
如果它不必是可写的,你可以使用np.broadcast_to
创建这样的数组:
>>> import numpy as np
>>> np.broadcast_to(True, (2, 5))
array([[ True, True, True, True, True],
[ True, True, True, True, True]], dtype=bool)
如果你需要它可写,你也可以自己创建一个空数组和fill
:
>>> arr = np.empty((2, 5), dtype=bool)
>>> arr.fill(1)
>>> arr
array([[ True, True, True, True, True],
[ True, True, True, True, True]], dtype=bool)
这些方法只是替代建议。一般来说,你应该像其他答案建议的那样坚持使用np.full
,np.zeros
或np.ones
。
>>> a = numpy.full((2,4), True, dtype=bool)
>>> a[1][3]
True
>>> a
array([[ True, True, True, True],
[ True, True, True, True]], dtype=bool)
numpy.full(大小,标量值,类型)。还有其他参数可以传递,有关文档,请检查https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.full.html
如果np.full
和np.ones
版本之间存在任何差异,请快速查看时间。
答:没有
import timeit
n_array, n_test = 1000, 10000
setup = f"import numpy as np; n = {n_array};"
print(f"np.ones: {timeit.timeit('np.ones((n, n), dtype=bool)', number=n_test, setup=setup)}s")
print(f"np.full: {timeit.timeit('np.full((n, n), True)', number=n_test, setup=setup)}s")
结果:
np.ones: 0.38416870904620737s
np.full: 0.38430388597771525s
重要
关于np.empty
的帖子(我不能评论,因为我的声誉太低):
不要那样做。不要使用np.empty
初始化all-True
数组
由于数组是空的,因此不会写入内存,也无法保证您的值将是多少,例如
>>> print(np.empty((4,4), dtype=bool))
[[ True True True True]
[ True True True True]
[ True True True True]
[ True True False False]]