我如何创建一个numpy数组的所有真或所有假?

答案是:

numpy.full((2, 2), True)

解释:

Numpy很容易创建全1或全0的数组:

例如:numpy.ones((2, 2))或numpy.zeros((2, 2))

由于True和False在Python中分别表示为1和0，我们只需要使用可选参数dtype指定该数组应为布尔值，就完成了:

numpy.ones((2, 2), dtype=bool)

返回:

array([[ True,  True],
[ True,  True]], dtype=bool)

更新日期:2013年10月30日

由于numpy 版本1.8，我们可以使用full来实现同样的结果，语法更清楚地显示了我们的意图(正如fmonegaglia指出的那样):

numpy.full((2, 2), True, dtype=bool)

更新:2017年1月16日

因为至少numpy 版本1.12， full自动转换为第二个参数的dtype，所以我们可以这样写:

numpy.full((2, 2), True)

ones和zeros分别创建充满1和0的数组，有一个可选参数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)

numpy.full((2,2), True, dtype=bool)

>>> 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(大小，标量值，类型)。还有其他可以传递的参数，关于它的文档，检查https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.full.html

如果它不一定是可写的，你可以用np.broadcast_to创建这样一个数组:

>>> import numpy as np
>>> np.broadcast_to(True, (2, 5))
array([[ True,  True,  True,  True,  True],
[ True,  True,  True,  True,  True]], dtype=bool)

如果你需要它可写，你也可以自己创建一个空数组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)

这些方法只是可供选择的建议。一般来说，你应该像其他答案建议的那样坚持np.full， np.zeros或np.ones。

快速运行timeit查看np.full和np.ones版本之间是否有任何差异。

答:没有

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")

结果:

np.ones: 0.38416870904620737s
np.full: 0.38430388597771525s

>>> print(np.empty((4,4), dtype=bool))
[[ True  True  True  True]
[ True  True  True  True]
[ True  True  True  True]
[ True  True False False]]