numpy.ones() in Python

Die Python-Funktion numpy.ones() gibt ein neues Array der angegebenen Form und Datentyp zurück, wobei der Wert des Elements auf 1 gesetzt ist. Diese Funktion ist sehr ähnlich zur numpy zeros() Funktion.

Argumente der numpy.ones() Funktion

Die Syntax der Funktion numpy.ones() ist:

ones(shape, dtype=None, order='C')

• Die Form ist eine Ganzzahl oder ein Tupel von Ganzzahlen, um die Größe des Arrays zu definieren. Wenn wir nur eine Ganzzahl-Variable angeben, wird ein eindimensionales Array zurückgegeben. Für ein Tupel von Ganzzahlen wird das Array der angegebenen Form zurückgegeben.
• Der dtype ist ein optionaler Parameter mit dem Standardwert als Float. Er wird verwendet, um den Datentyp des Arrays anzugeben, zum Beispiel int.
• Die Anordnung bestimmt, ob mehrdimensionale Arrays in Zeilenmajor (C-Stil) oder Spaltenmajor (Fortran-Stil) in den Arbeitsspeicher gespeichert werden.

Python numpy.ones() Beispiele

Lass uns einige Beispiele für die Erstellung von Arrays mit der numpy ones() Funktion ansehen.

1. Erstellen eines eindimensionalen Arrays mit Einsen

import numpy as np

array_1d = np.ones(3)
print(array_1d)

Ausgabe :

[1. 1. 1.]

Beachten Sie, dass die Elemente den Standarddatentyp als Float haben. Deshalb sind die Einsen 1. im Array.

2. Erstellen eines mehrdimensionalen Arrays

import numpy as np

array_2d = np.ones((2, 3))
print(array_2d)

Ausgabe :

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

3. NumPy Einsen-Array mit ganzzahligem Datentyp

import numpy as np

array_2d_int = np.ones((2, 3), dtype=int)
print(array_2d_int)

Ausgabe :

[[1 1 1]
 [1 1 1]]

4. NumPy-Array mit Tupel-Datentyp und Einsen

Wir können die Array-Elemente als Tuple angeben und auch ihre Datentypen festlegen.

import numpy as np

array_mix_type = np.ones((2, 2), dtype=[('x', 'int'), ('y', 'float')])
print(array_mix_type)
print(array_mix_type.dtype)

Ausgabe :

[[(1, 1.) (1, 1.)]
 [(1, 1.) (1, 1.)]]
[('x', '<i8'), ('y', '<f8')]

Referenz: API-Dokument