如何创建一个元素都等于指定值的数组？答案

【问题标题】：How do I create an array whose elements are all equal to a specified value?如何创建一个元素都等于指定值的数组？
【发布时间】：2013-01-01 16:48:35
【问题描述】：

如何创建一个数组，其中每个条目都是相同的值？我知道 numpy.ones() 和 numpy.zeros() 对 1 和 0 执行此操作，但是 -1 呢？

例如：

>>import numpy as np
>>np.zeros((3,3))
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])

>>np.ones((2,5))
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.]])

>>np.negative_ones((2,5))
???

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy

【解决方案1】：

如下使用np.full()：

np.full((2, 5), -1.)

返回：

array([[-1., -1., -1., -1., -1.],
       [-1., -1., -1., -1., -1.]])

【讨论】：

是的。 2013 年 10 月在 numpy 1.8.0 中新增，这是在此处接受的答案之后，否则这将是唯一的答案。
感谢您的回答！如果您想要不同的值但只针对行怎么办？

【解决方案2】：

我不知道是否有没有算术运算的好单行，但可能最快的方法是使用empty 创建一个未初始化的数组，然后使用.fill() 设置值。比较：

>>> timeit m = np.zeros((3,3)); m += -1
100000 loops, best of 3: 6.9 us per loop
>>> timeit m = np.ones((3,3)); m *= -1
100000 loops, best of 3: 9.49 us per loop
>>> timeit m = np.zeros((3,3)); m.fill(-1)
100000 loops, best of 3: 2.31 us per loop
>>> timeit m = np.empty((3,3)); m[:] = -1
100000 loops, best of 3: 3.18 us per loop

>>> timeit m = np.empty((3,3)); m.fill(-1)
100000 loops, best of 3: 2.09 us per loop

但老实说，我倾向于添加到零矩阵或乘以一矩阵，因为初始化很少成为瓶颈。

【讨论】：

100000 loops, best of 3: 9.49 us per loop 为什么需要这么长时间？
@Ashrj, 1. 不幸的是，这些时间并不具有代表性，因为数组太小了，函数调用的开销起作用（可能是为什么它有点慢）。 2. 实际上，这些时间在版本上略有不同，但我认为使用切片（我也喜欢[...]）或.fill 都很棒（并且在这里获胜）。加：可读性计数...
好吧，ones 基本上是 empty + fill 有一些错误捕获，所以唯一能可能显示任何性能差异的地方是小数组大小，因为它们渐近地做完全相同的事情。
现在有一个单行 np.full()，根据我在下面的回答。

【解决方案3】：

在我看来，这些是创建具有指定值的数组的好方法

arr=[value for x in range(num)]

或

[VALUE]*NUM

其中 num 是数组的长度 & value 是指定的值。

【讨论】：

【解决方案4】：

怎么样：

[[-1]*n]*m

n 是列数，m 是行数？

【讨论】：

【解决方案5】：

-1 * np.ones((2,5))

乘以矩阵中所需的数字即可。

In [5]: -1 * np.ones((2,5))
Out[5]: 
array([[-1., -1., -1., -1., -1.],
       [-1., -1., -1., -1., -1.]])

In [6]: 5 * np.ones((2,5))                                                                                                                                                                                                                  
Out[6]:                                                                                                                                                                                                                                      
array([[ 5.,  5.,  5.,  5.,  5.],                                                                                                                                                                                                            
       [ 5.,  5.,  5.,  5.,  5.]])

【讨论】：

【解决方案6】：

foo = np.repeat(10, 50).reshape((5,10))

将创建一个 10 秒的 5x10 矩阵。

【讨论】：

【解决方案7】：

对于一个-1s的数组

-1 * np.ones((2,5))

与常数相乘。

【讨论】：