¿Cómo crear una array constante en Python con NumPy?

Una array representa una colección de números ordenados en filas y columnas. Es necesario encerrar los elementos de una array entre paréntesis o corchetes. Una array constante es un tipo de array cuyos elementos son los mismos, es decir, el elemento no cambia independientemente de cualquier valor de índice, por lo que actúa como una constante.

Ejemplos:

METRO =[[ x, x, x ]

       [x,x,x]

      [ x, x, x]]

Aquí M es la array constante y x es el elemento constante.

A continuación se muestran algunos ejemplos de array constante:

A = [[ 5 , 5]

       [ 5, 5]]

B = [[ 12, 12, 12, 12, 12, 12]]

Hay varios métodos en el módulo numpy , que se pueden usar para crear una array constante, como numpy.full() , numpy.ones() y numpy.zeroes() .

Usando el método numpy.full()

Sintaxis:

numpy.full(shape, fill_value, dtype = None, order = ‘C’) 

Parámetros:

• forma: Número de filas
   
• orden: C_contiguo o F_contiguo
   
• dtype: [opcional, float (por defecto)] Tipo de datos de la array devuelta.  
   
• fill_value: [bool, opcional] Valor para completar la array.

Devuelve:  ndarray de una constante dada que tiene forma, orden y tipo de datos dados.

Ejemplo 1: 

Aquí, crearemos una array constante de tamaño (2,2) (filas = 2, columna = 2) con un valor constante de 6.3

# import required module
import numpy as np
  
# use full() with a
# constant value of 6.3
array = np.full((2, 2), 6.3)
  
# display matrix
print(array)

Producción:

[[6.3 6.3]
 [6.3 6.3]]

Ejemplo 2:

Un ejemplo similar al mostrado arriba

# import required module
import numpy as np
  
# use full() with a
# constant value of 60
array = np.full((4, 3), 60)
  
# display matrix
print(array)

Producción:

[[60 60 60]
 [60 60 60]
 [60 60 60]
 [60 60 60]]

Usando el método numpy.ones()

Sintaxis:

numpy.ones(forma, dtype = Ninguno, order = ‘C’) 

Parámetros:

• forma: número entero o secuencia de números enteros
• orden: C_contiguo o F_contiguo
• dtype: tipo de datos de la array devuelta.

Devoluciones: ndarray de unos que han dado forma, orden y tipo de datos.

Ejemplo 1:

Ahora, supongamos que queremos imprimir una array que consta de solo unos (1).

# import required module
import numpy as np
  
# use ones() 
array = np.ones((2,2)) 
  
# display matrix
print(array)

Producción: 

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

Aquí, de forma predeterminada, el tipo de datos es flotante, por lo tanto, todos los números se escriben como 1. Una alteración del código anterior. Ahora, queremos que el tipo de datos sea un número entero.

# import required module
import numpy as np
  
# use ones() with integer constant
array = np.ones((2, 2), dtype=np.uint8)
  
# display matrix
print(array)

Producción:

[[1 1]
 [1 1]]

Observe el cambio en las dos últimas salidas, una de ellas muestra 1. Y la otra solo muestra 1 , lo que significa que convertimos el tipo de datos a entero en la segunda. uint8 representa un entero de 8 bits sin signo que puede representar valores que van de 0 a 255.

Ejemplo 2:

Aquí creamos una array unidimensional de solo 1s.

# import required module
import numpy as np
  
# use ones() with integer constant
array = np.ones((5), dtype=np.uint8)
  
# display matrix
print(array)

Producción:

[1 1 1 1 1]

Usando el método numpy.zeroes()

Sintaxis:

numpy.zeros(forma, dtype = Ninguno, order = ‘C’)

Parámetros:

• forma: número entero o secuencia de números enteros
• orden: C_contiguo o F_contiguo
• dtype: tipo de datos de la array devuelta.

Devuelve: ndarray de ceros habiendo dado forma, orden y tipo de dato.

Ejemplo 1:

Ahora que hicimos una array de unos, hagamos uno para ceros.

# import required module
import numpy as np
  
# use zeroes()
array = np.zeros((2,2))
  
# display matrix
print(array)

Producción:

[[0. 0.]
 [0. 0.]]

Para cambiarlo a un tipo entero,

# import required module
import numpy as np
  
# use zeroes() with integer constant
array = np.zeros((2,2), dtype=np.uint8)
  
# display matrix
print(array)

Producción:

[[0 0]
 [0 0]]

Ejemplo 2:

Aquí hay otro ejemplo para crear una array unidimensional constante de ceros.

# import required module
import numpy as np
  
# use zeroes() with integer constant
array = np.zeros((5), dtype=np.uint8)   
  
# display matrix
print(array)

Producción:

[0 0 0 0 0]