Comment créer un tableau où chaque entrée a la même valeur? Je sais que numpy.ones()
et numpy.zeros()
le font pour les 1 et les 0, mais qu'en est-il de -1
?
Par exemple:
>>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))
???
Je ne sais pas s'il existe un one-liner de Nice sans opération arithmétique, mais l'approche la plus rapide consiste probablement à créer un tableau non initialisé en utilisant empty
, puis à utiliser .fill()
pour définir les valeurs. En comparaison:
>>> 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
mais pour être honnête, j’ai tendance à ajouter à la matrice zéro ou à la multiplier à la place, car l’initialisation est rarement un goulot d’étranglement.
Utilisez np.full()
comme suit:
np.full((2, 5), -1.)
Résultats:
array([[-1., -1., -1., -1., -1.],
[-1., -1., -1., -1., -1.]])
-1 * np.ones ((2,5))
Multiplier par le nombre dont vous avez besoin dans la matrice fera l'affaire.
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.]])
Pour un tableau de -1
-1 * np.ones((2,5))
Il suffit de multiplier avec la constante.
foo = np.repeat(10, 50).reshape((5,10))
Va créer une matrice 5x10 de 10.
Que diriez-vous:
[[-1]*n]*m
où n est le nombre de colonnes et m le nombre de lignes?