numpyp.ones() 调用方法：

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

各个参数意义：
shape：整型数或者整数序列，控制输出矩阵的形状
dtype：(可选参数)控制得到的数组的数组元素类型
order：(可选参数)可以不研究
代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
author: 15025
time: 2020/12/1 10:40
software: PyCharm

Description:
"""
import numpy as np


class Debug:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        array = np.ones((2, 2))
        print("array is:")
        print(array)


if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
array is:
[[1. 1.]
 [1. 1.]]
"""

numpyp.ones_like() 调用方法：

numpy.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)

各个参数意义：
shape：整型数或者整数序列，控制输出矩阵的形状
dtype：(可选参数)控制得到的数组的数组元素类型
order：(可选参数)可以不研究
subok：(可选参数)可以不研究
shape：(可选参数)用于对输出数组的形状进行重写，可以不研究

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
author: 15025
time: 2020/12/1 10:40
software: PyCharm

Description:
"""
import numpy as np


class Debug:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
        array1 = np.ones_like(array)
        print("array1 is:")
        print(array1)


if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
array1 is:
[[1 1 1]
 [1 1 1]]
"""

numpyp.ones_like()函数的优势是我们不用使用.shape函数去获取目标数组的尺寸，而直接可以获取一个全1的与目标数组尺寸一致的数组。

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