numpyempty()函数

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Python的numpy模块提供了一个名为 numpy.empty()的函数。此函数用于创建数组,而无需初始化给定形状和类型的条目。

就像 numpy.zeros()一样, numpy.empty()函数不会将数组值设置为零,并且比 numpy.zeros() 更快。此功能要求用户手动设置阵列中的所有值,请谨慎使用。

语法

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

参数:

shape: int  or tuple ints

此参数定义空数组的形状,例如(3,2)或(3,3)。

dtype:data-type(可选)

此参数定义输出数组所需的数据类型。

order:{'C','F'}(可选)

此参数定义将多维数组存储在主要行列主要行中的顺序。默认情况下,order参数设置为'C'

返回值:

该函数返回未初始化数据的数组,这些数组具有函数中定义的shape,dtype和order。

范例1:

import numpy as np
x = np.empty([3, 2])
x

输出:

array([[7.56544226e-316, 2.07617768e-316],
       	[2.02322570e-316, 1.93432036e-316],
       	[1.93431918e-316, 1.93431799e-316]])

在上面的代码中

  • 我们导入了别名为np的numpy。
  • 我们已经声明了变量'x',并分配了 np.empty()函数的返回值。
  • 我们已经在函数中传递了形状。
  • 最后,我们尝试打印'x'的值以及元素之间的差异。

范例2:

import numpy as np
x = np.empty([3, 3], dtype=float)
x

输出:

array([[ 2.94197848e+120,-2.70534020e+252,-4.25371363e+003],
       	[ 1.44429964e-088,  3.12897830e-053,  1.11313317e+253],
       	[-2.28920735e+294,-5.11507284e+039,  0.00000000e+000]])

范例3:

import numpy as np
x = np.empty([3, 3], dtype=float, order='C')
x

输出:

array([[ 2.94197848e+120,-2.70534020e+252,-4.25371363e+003],
       	[ 1.44429964e-088,  3.12897830e-053,  1.11313317e+253],
       	[-2.28920735e+294,-5.11507284e+039,  0.00000000e+000]]) 

在上面的代码中

  • 我们导入了别名为np的numpy。
  • 我们已经声明了变量'x',并分配了 np.empty()函数的返回值。
  • 我们已经在函数中传递了形状,数据类型和顺序。
  • 最后,我们尝试打印'x'的值以及元素之间的差异。

在输出中,它显示了定义形状,数据类型和顺序的未初始化值的数组。

范例4:

import numpy as np
x = np.empty([3, 3], dtype=float, order='F')
x

输出:

array([[ 2.94197848e+120,  1.44429964e-088,-2.28920735e+294],
       	[-2.70534020e+252,  3.12897830e-053,-5.11507284e+039],
       	[-4.25371363e+003,  1.11313317e+253,  0.00000000e+000]])

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