Numpy empty

Numpy empty

numpy.empty 函数用于创建一个指定形状和数据类型的未初始化的数组。这个函数返回一个新的数组，其元素的值是未初始化的，即数组中的元素可以是任意值。

示例代码

示例 1：创建一个形状为(2,3)的未初始化数组

import numpy as np

arr = np.empty((2,3))
print(arr)

Output:

示例 2：创建一个形状为(3,2)的未初始化数组，数据类型为整数

import numpy as np

arr = np.empty((3,2), dtype=int)
print(arr)

Output:

参数说明

numpy.empty 函数的语法如下：

numpy.empty(shape, dtype=float, order='C')

参数说明：
– shape：数组的形状，可以是一个整数或一个整数元组。
– dtype：数组的数据类型，默认为 float。
– order：数组元素在内存中的存储顺序，可以是 C（按行存储）或 F（按列存储），默认为 C。

示例代码

示例 3：创建一个形状为(2,2)的未初始化数组，数据类型为复数

import numpy as np

arr = np.empty((2,2), dtype=complex)
print(arr)

Output:

示例 4：创建一个形状为(3,)的未初始化数组，数据类型为布尔值

import numpy as np

arr = np.empty(3, dtype=bool)
print(arr)

Output:

注意事项

• 使用 numpy.empty 创建的数组中的元素值是未初始化的，因此可能包含任意值。
• 如果需要创建一个特定值的数组，建议使用 numpy.zeros 或 numpy.ones 函数。

示例代码

示例 5：创建一个形状为(2,2)的值全为0的数组

import numpy as np

arr = np.zeros((2,2))
print(arr)

Output:

示例 6：创建一个形状为(3,)的值全为1的数组

import numpy as np

arr = np.ones(3)
print(arr)

Output:

总结

numpy.empty 函数用于创建一个未初始化的数组，可以指定数组的形状和数据类型。需要注意的是，使用这个函数创建的数组中的元素值是未初始化的，可能包含任意值。如果需要创建一个特定值的数组，建议使用 numpy.zeros 或 numpy.ones 函数。