如何创建一个元素都等于指定值的数组？

Question

如何创建一个每个条目都相同的数组？我知道numpy.ones()并numpy.zeros()为1和0做这个,但是怎么样-1？

例如:

>>import numpy as np
>>np.zeros((3,3))
array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]])

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

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

Answer 1

我不知道是否有一个没有算术运算的漂亮单线程,但最快的方法可能是创建一个未初始化的数组empty然后.fill()用来设置值.为了比较:

>>> 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,我倾向于添加零矩阵或者将那些矩阵相乘,因为初始化很少是瓶颈.

Answer 2

使用np.full()方法如下:

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

返回:

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

Answer 3

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

乘以矩阵中所需的数字就可以了.

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.]])