深入浅出np.empty函数

在Python中，NumPy库是一个很强大的数值计算库。np.empty是其中的一个函数，主要用于创建一个指定大小、数据类型的数组，并且不初始化数组中的元素。下面我们将从多个方面详细讲述np.empty函数。

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

其中，shape参数可以是整数，元组或列表，代表要创建的数组的形状；dtype参数可以是字符串或numpy.dtype类型，代表数组的数据类型，默认为float64；order参数可以是'C'或'F'，代表用C-style或者Fortran-style的顺序存储多维数组中的元素。这里的顺序是指在内存中数组元素存储的顺序。

3、在NumPy中，np.empty()和np.zeros()的区别是什么？

np.empty()和np.zeros()的区别在于：

np.zeros()用于创建指定形状的全0数组；而np.empty()创建一个指定大小、数据类型的数组，并且数组中元素的初始值是随机的。这个不同之处在程序实例中也会有更详细的说明。

numpy.empty_like(prototype, dtype = None, order = 'K', subok = True, shape = None)

其中，prototype参数可以是数组、元组或列表。若prototype是数组x，那么np.empty_like(x)就代表创建一个和x大小、数据类型相同的空数组；dtype、order、shape和subok参数和np.empty()函数的一样。

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

3、np.empty函数的语法是怎样的？

np.empty函数的语法如下：

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



这里，shape参数是数组的形状，是一个整数、元组或列表。

import numpy as np arr = np.empty((2, 2)) print('arr =', arr)

这段代码中，我们导入了numpy库，并用np.empty()函数创建了一个形状为(2,2)的空数组arr，最后输出这个数组arr。

输出结果为：

arr = [[  0.00000000e+000   0.00000000e+000]
 [  0.00000000e+000   0.00000000e+000]]



从输出结果中可以看出，数组的元素值都是0，这是因为这些值未被初始化。

2、np.empty_like的使用方法：

import numpy as np
arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
arr2 = np.empty_like(arr1)
print('arr2 =', arr2)


这段代码中，我们首先创建了一个形状为(2, 3)的二维数组arr1，然后用np.empty_like()函数创建了一个和arr1相同大小的空数组arr2，最后输出arr2。

输出结果为：

arr2 = [[0 0 0]
 [0 0 0]]


可以看到，输出结果显示arr2也是一个形状为(2, 3)的二维数组。此时，数组的元素都为0，这也说明了，np.empty_like()函数默认使用dtype=float。

3、np.empty()的使用方法：

import numpy as np
arr3 = np.empty((2, 3), dtype = int)
print('arr3 =', arr3)


这段代码中，我们创建了一个形状为(2, 3)的整型空数组arr3，然后输出它。

输出结果为：

arr3 = [[0 0 0]
 [0 0 0]]


这个输出结果和arr2相同，但注意到我们给np.empty()加入了一个dtype参数，它表示在用np.empty()创建数组时指定数组的数据类型，这里我们指定了dtype='int'表示数组数据类型为整型。

七、总结

本文从多个方面详细讲述了np.empty函数的使用方法和相关知识。它是一个创建指定大小、数据类型的数组，且不初始化数组中元素的函数，适用于对空间效率较为敏感的情况。np.empty_like函数是一个创建空数组的函数，而它要求创建的空数组大小与现有的数组的大小相同。numpy.empty函数是numpy库中的一个创建指定大小和数据类型的数组但不初始化的函数。在使用np.empty函数时，要注意到所创建的数组元素都是随机值而不是0或者1。最后，本文通过代码实例展示了np.empty()，np.empty_like()和np.empty函数的使用方法，希望能帮助读者更好地了解和掌握numpy库中的这些函数。