如何利用numpy快速获得全为N的ndarray数组变量？

我们相信：世界是美好的，你是我也是。平行空间的世界里面，不同版本的生活也在继续...

前文讲了如何快速获得ndarray的成员全为零或者全为一的方法，那么，本文对这个话题进行一下拓展：如何利用numpy快速获得全为N的ndarray数组？N可以为任何值。这个估计numpy里面不会出现“.twos()”、“.two_dot_five()”之类的无数函数了吧？

苏南大叔的“程序如此灵动”博客，记录苏南大叔的代码编程经验文章。本文测试环境：win10，python@3.11.0，numpy@1.24.2。本文讲述利用numpy的.full()函数获得全为N的ndarray数组。除此之外，还可以利用ndarray可以整体做运算的功能，也可以获得。

利用np.zeros()做加减法

import numpy as np
s1 = np.zeros((2, 2), dtype=int) + 2
print(s1, s1.dtype)

输出：

[[2 2]
 [2 2]] int32

利用np.ones()做乘法

import numpy as np
s1 = np.ones(3, dtype=int) * 2
s2 = np.ones((1, 3)) * 3
print(s1, s1.dtype)
print(s2, s2.dtype)

输出：

[2 2 2] int32
[[3. 3. 3.]] float64

利用np.full()直接填数字/字符

可以填充数字：

import numpy as np
s1 = np.full((1,3),3.14)
print(s1, s1.dtype)

输出：

[[3.14 3.14 3.14]] float64

也可以填充文字：

s2 = np.full((1,3),"苏")
print(s2, s2.dtype)

输出：

[['苏' '苏' '苏']] <U1

结束语

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