В Python, как создать массив numpy произвольной формы, заполненный всем True или all False?
Как создать массив numpy из всех True или all False?
Ответ 1
Numpy уже очень легко позволяет создавать массивы всех единиц или всех нулей:
например, numpy.ones((2, 2))
или numpy.zeros((2, 2))
Так как True
и False
представлены в Python как 1
и 0
, соответственно, мы должны только указать, что этот массив должен быть логическим, используя необязательный параметр dtype
и все готово.
numpy.ones((2, 2), dtype=bool)
возвращает:
array([[ True, True],
[ True, True]], dtype=bool)
ОБНОВЛЕНИЕ: 30 октября 2013
Начиная с версии 1.8, мы можем использовать full
для достижения того же результата с синтаксисом, который более четко показывает наши намерения (как указывает fmonegaglia):
numpy.full((2, 2), True, dtype=bool)
ОБНОВЛЕНИЕ: 16 января 2017
Поскольку по крайней мере numpy версия 1.12, full
автоматически приводит результаты к dtype
второго параметра, поэтому мы можем просто написать:
numpy.full((2, 2), True)
Ответ 2
numpy.full((2,2), True, dtype=bool)
Ответ 3
ones
и zeros
, которые создают массивы, полные единиц и нулей соответственно, берут необязательный параметр dtype
:
>>> 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)
Ответ 4
Если это не нужно записывать, вы можете создать такой массив с np.broadcast_to
:
>>> import numpy as np
>>> np.broadcast_to(True, (2, 5))
array([[ True, True, True, True, True],
[ True, True, True, True, True]], dtype=bool)
Если вам это нужно для записи, вы также можете создать пустой массив и 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)
Эти подходы являются лишь альтернативными предложениями. В общем, вы должны придерживаться np.full
, np.zeros
или np.ones
, как предлагают другие ответы.
Ответ 5
>>> 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(Размер, Скалярное значение, Тип). Существуют и другие аргументы, которые могут быть переданы для документации по этому вопросу. https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.full.html
Ответ 6
Просто для того, чтобы добавить больше ответов, вот еще один способ создания логического массива произвольной формы. Шаги говорят сами за себя.
# desired shape
In [42]: shape = (2, 3)
In [43]: true_arr = np.empty(shape, dtype=np.bool)
# when needed an array with 'False'y values, just negate the 'True'thy values
In [44]: false_arr = ~np.empty(shape, dtype=np.bool)
In [45]: true_arr
Out[45]:
array([[ True, True, True],
[ True, True, True]], dtype=bool)
In [46]: false_arr
Out[46]:
array([[False, False, False],
[False, False, False]], dtype=bool)
Ответ 7
Быстро запустил timeit, чтобы увидеть, есть ли различия между np.full
и np.ones
.
Ответ: нет
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")
Результат:
np.ones: 0.38416870904620737s
np.full: 0.38430388597771525s
ВАЖНЫЙ
Что касается поста о np.empty
(и я не могу комментировать, так как моя репутация слишком низкая):
НЕ ДЕЛАЙТЕ ЭТОГО. НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ np.empty
для инициализации массива all- True
Поскольку массив пуст, память не записывается, и нет никакой гарантии, какими будут ваши значения, например
>>> print(np.empty((4,4), dtype=bool))
[[ True True True True]
[ True True True True]
[ True True True True]
[ True True False False]]