Python np.empty使用详解

1. 概述

在Python中，np.empty()是numpy库中的一个函数，用于创建一个指定形状和数据类型的未初始化数组（ndarray），即数组的元素值为随机数、垃圾值或者与内存中已经存在的值相同。np.empty()函数返回的数组是一个多维数组（例如二维数组、三维数组等），可以用来存储任意类型的数据（例如整数、浮点数、字符串等）。

2. 语法

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

参数说明：

shape：用于指定数组的形状，可以是一个整数，表示创建的是一个一维数组；也可以是一个元组，表示创建的是一个多维数组，元组内的每个元素表示数组的每个维度的大小。
dtype：表示创建的数组的数据类型，默认为float。
order：表示创建的数组在内存中的存储顺序，可选参数值有’C’和’F’，其中’C’表示C样式（即逐行扫描）的存储顺序，’F’表示Fortran样式（即逐列扫描）的存储顺序。

3. 示例

下面是一些使用np.empty()函数的示例：

示例1：创建一个一维数组

import numpy as np

arr = np.empty(5)
print(arr)

输出结果：

[4.67296746e-307 1.69121096e+243 5.10684697e+214 6.01347002e-154 5.39454121e-315]

示例2：创建一个二维数组

import numpy as np

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

输出结果：

[[4.67296746e-307 1.69121096e+243 5.10684697e+214]
 [6.01347002e-154 5.39454121e-315 4.67296746e-307]]

4. 解析

4.1 创建一维数组

对于示例1中的代码，np.empty(5)创建了一个一维数组，数组的长度为5。返回的数组是一个一维数组，具体的形状为(5,)，即一个长度为5的向量。可以看到，数组中的元素值是一些十分接近0的值，这是因为在创建数组时，并没有对数组进行初始化，而是直接分配了一块内存空间。因此，数组的元素值实际上是未定义的，取决于内存中的垃圾值。

4.2 创建多维数组

对于示例2中的代码，np.empty((2, 3))创建了一个二维数组，数组的形状为(2, 3)，即2行3列。返回的数组是一个二维数组，其中每个元素是一个浮点数。与创建一维数组的过程类似，创建多维数组时也是直接分配了一块内存空间，而没有对数组进行初始化。因此，二维数组中的元素值也是未定义的，取决于内存中的垃圾值。

4.3 创建字符串数组

除了可以创建数值类型的数组外，np.empty()函数还可以创建字符串类型的数组。需要指定dtype参数为字符串类型。

import numpy as np

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

输出结果：

['' '' '']

在上述示例中，我们创建了一个长度为3的字符串数组。可以看到，打印输出的结果是一组空字符串，因为在创建数组时，并没有对字符串进行初始化，而是直接分配了一块内存空间。

4.4 创建数组并指定存储顺序

np.empty()函数还可以通过order参数来指定创建的数组在内存中的存储顺序。默认情况下，创建的数组使用C样式的存储顺序，即逐行扫描。示例代码如下：

import numpy as np

arr = np.empty((2, 3), order='C')
print(arr)

输出结果：

[[4.67296746e-307 1.69121096e+243 5.10684697e+214]
 [6.01347002e-154 5.39454121e-315 4.67296746e-307]]

在上述示例中，np.empty((2, 3), order='C')创建了一个二维数组，指定了数组的存储顺序为C样式。可以看到，打印输出的结果是逐行存储的。

除了C样式，还可以通过order参数指定数组的存储顺序为Fortran样式，示例代码如下：

import numpy as np

arr = np.empty((2, 3), order='F')
print(arr)

输出结果：

[[4.67296746e-307 6.01347002e-154 1.69121096e+243]
 [5.10684697e+214 5.39454121e-315 4.67296746e-307]]

在上述示例中，np.empty((2, 3), order='F')创建了一个二维数组，指定了数组的存储顺序为Fortran样式。可以看到，打印输出的结果是逐列存储的。

5. 注意事项

np.empty()函数创建的数组不会对数组进行初始化，因此数组中的元素值是未定义的，取决于内存中的垃圾值。
由于np.empty()函数不对数组进行初始化，因此创建数组的速度比较快。但是需要注意的是，创建的数组元素的内容是不确定的，有可能包含敏感信息。
如果希望创建指定形状的数组，并将其中的元素值初始化为0或其他特定值，可以使用np.zeros()、np.ones()等函数。

6. 总结

本文详细介绍了Python中np.empty()函数的用法，包括函数的语法、示例代码和输出结果。np.empty()函数是numpy库中常用的函数之一，用于创建一个指定形状和数据类型的未初始化数组。通过本文的介绍，你可以了解到如何使用np.empty()函数创建一维数组、多维数组、字符串数组，并且可以指定创建的数组在内存中的存储顺序。同时，本文还提醒了一些注意事项，以帮助你更好地使用np.empty()函数。