创建空的Numpy数组|极客教程

创建空的Numpy数组

在使用Python进行数据分析和科学计算时，使用Numpy库是非常常见的。Numpy是一个用于有效处理大型多维数组和矩阵的库，可以提供高性能的数值运算和数据处理功能。

使用`empty`方法创建空数组

要创建一个空的Numpy数组，可以使用numpy.empty函数。该函数创建一个指定形状和数据类型的没有初始化数据的新数组。以下是创建空Numpy数组的语法：

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

shape: 数组的形状。可以是整数，元组或列表。
dtype: 数组的数据类型。默认为float。
order: 数组的内存布局。可以是'C'（按行存储）或'F'（按列存储）。默认为'C'。

下面是一些示例代码演示了如何创建空的Numpy数组：

import numpy as np

# 创建一个形状为(3, 2)的空数组
empty_array = np.empty((3, 2))
print(empty_array)

输出结果：

[[6.23042070e-307 7.56593017e-307]
 [3.11519350e-307 1.60219035e-306]
 [7.56597770e-307 1.89146896e-307]]

上述代码创建了一个形状为(3, 2)的空数组，并打印出了该数组。由于数组是空的，因此数组的初始值是未定义的，打印出的值可能是随机的。

使用`empty_like`方法创建空数组

可以使用numpy.empty_like函数创建与给定数组具有相同形状和数据类型的空数组。以下是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个与给定数组具有相同形状和数据类型的空数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
empty_array_like = np.empty_like(array)
print(empty_array_like)

输出结果：

[[6 6 0]
 [6 6 0]]

上述代码创建了与给定数组array具有相同形状和数据类型的空数组，并打印出了该数组。同样，由于数组是空的，因此数组的初始值是未定义的，打印出的值可能是随机的。

使用`zeros`方法创建空数组

另一种创建空数组的常用方法是使用 Numpy 中的 zeros() 函数。该函数将数组元素初始化为零。

示例代码如下：

import numpy as np

empty_array = np.zeros((2, 3))
print(empty_array)

输出结果：

创建空的Numpy数组

使用`zeros_like` 方法创建空数组

与 np.empty_like() 类似，zeros_like() 函数创建一个与现有数组形状相同的空 Numpy 数组，但将元素初始化为零。下面是个示例代码：

import numpy as np

existing_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])
empty_array = np.zeros_like(existing_array)
print(empty_array)

输出结果：

创建空的Numpy数组

总结

通过上述示例代码，我们可以看到如何使用Numpy创建空的数组。空数组在某些情况下是有用的，例如当我们只需要一个已定义大小的Numpy数组，而不需要初始化它的值时。

创建空的Numpy数组