If you are looking to fill one numpy.ndarray
with a specific value use the method fill()
, this method fills the matrix with a scalar value.
Examples from the documentation itself:
>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.fill(0)
>>> a
array([0, 0])
>>> a = np.empty(2)
>>> a.fill(1)
>>> a
array([1., 1.])
Example translated and obtained in source of the methods ones()
and zeros()
def ones(shape, dtype=None, order='C'):
"""
Matriz de uns.
Retorna uma matriz de determinada forma e tipo, preenchida com uns.
Parâmetros
----------
shape: {sequência de entradas, int}
Forma da matriz
dtype: tipo de dados, opcional
O tipo de dados desejado para a matriz, o padrão é np.float64.
order: {'C', 'F'}, opcional
Se a matriz é armazenada em ordem C ou Fortran-contígua,
o padrão é 'C'.
Retorno
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retorno: matriz
Matriz de formas, tipos e ordens determinados.
Veja também
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ones: matriz de uns.
matlib.zeros: matriz zero.
Notas
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Se `shape` tiver o comprimento um, ou seja,` `(N,)` `ou for um escalar` `N``,
`out 'se torna uma matriz de linha única de forma` `(1, N)` `.
Exemplos
--------
>>> np.matlib.ones((2,3))
matrix([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
>>> np.matlib.ones(2)
matrix([[1., 1.]])
"""
a = ndarray.__new__(matrix, shape, dtype, order=order)
a.fill(1)
return a
def zeros(shape, dtype=None, order='C'):
"""
Matriz de zeros.
Retorne uma matriz de determinada forma e tipo, preenchida com zeros.
Parâmetros
----------
shape: int ou sequência de ints
Forma da matriz
dtype: tipo de dados, opcional
O tipo de dados desejado para a matriz, o padrão é float.
order: {'C', 'F'}, opcional
Se o resultado deve ser armazenado em ordem C ou Fortran-contígua,
o padrão é 'C'.
Devoluções
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saída: matriz
Matriz zero de determinada forma, tipo e ordem.
Veja também
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numpy.zeros: Função de matriz equivalente.
matlib.ones: Retorna uma matriz de unidades.
Notas
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Se `shape` tiver o comprimento um, ou seja,` `(N,)` `ou for um escalar` `N``,
`out 'se torna uma matriz de linha única de forma` `(1, N)` `.
Exemplos
--------
>>> import numpy.matlib
>>> np.matlib.zeros((2, 3))
matrix([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
>>> np.matlib.zeros(2)
matrix([[0., 0.]])
"""
a = ndarray.__new__(matrix, shape, dtype, order=order)
a.fill(0)
return a