使用 empty()方法创建一个两行三列的二维数组，要求数据类型为整形，同时使用 empty_like()方法创建一个与用 empty()方法创建的数组一致维度的数组，输出该数组的维度。

首先，Python并没有内置的二维数组数据结构，通常我们会使用列表列表（list of lists）来模拟二维数组。`numpy`库则提供了真正的多维数组，这里我们演示如何使用`numpy`的`empty()`和`empty_like()`函数。

import numpy as np

# 创建一个空的二维整数数组，形状为2x3
array_empty = np.empty((2, 3), dtype=int)
print("Array created with empty():")
print(array_empty)

# 使用empty_like()方法创建一个与array_empty具有相同维度的空数组
array_empty_like = np.empty_like(array_empty)
print("\nArray created with empty_like():")
print(array_empty_like)

# 输出数组的维度
print("Dimensions of both arrays:")
print("Array_empty dimensions:", array_empty.shape)
print("Array_empty_like dimensions:", array_empty_like.shape)

当你运行这段代码，你会得到两个空的2x3矩阵，并看到它们的维度。由于一开始数组就是空的，所以`empty()`和`empty_like()`创建的数组都是空的，它们的维度会显示为(2, 3)。

相关问题

numpy创建3个二维数组，分别存储三个班级的（高数、外语、思政）成绩；

在NumPy中，你可以使用`numpy.empty()`或`numpy.zeros()`函数创建全零的二维数组，并手动填充数据来模拟三个班级的成绩。这里假设你有三个班级的学生列表，我们可以创建如下的例子：

import numpy as np

# 假设我们有三个班级，每个班级有10名学生
num_students_per_class = 10
total_classes = 3

# 创建三个空的二维数组，形状为 (3, num_students_per_class) 代表三门课程的成绩
math_scores = np.empty((total_classes, num_students_per_class))
foreign_language_scores = np.empty_like(math_scores)
politics_scores = np.empty_like(math_scores)

# 填充部分随机数据作为示例，实际应用中应根据实际情况填充
math_scores[:, :5] = np.random.rand(total_classes, 5) * 100  # 前5名学生的数学成绩
foreign_language_scores[:, :5] = np.random.rand(total_classes, 5) * 90  # 前5名学生的外语成绩
politics_scores[:, :5] = np.random.rand(total_classes, 5) * 80  # 前5名学生的思政成绩

# 剩余的学生分数可以自由设定或填充其他数据
# math_scores[:, 5:], foreign_language_scores[:, 5:], politics_scores[:, 5:]

print("Math Scores:")
print(math_scores)
print("\nForeign Language Scores:")
print(foreign_language_scores)
print("\nPolitics Scores:")
print(politics_scores)

上述代码创建了三个二维数组，每个数组都包含10行（学生数），用于存储每门课程的成绩。你可以根据需要调整这些数组的内容。

np.empty_like使用

`np.empty_like()` 是NumPy库中的一个函数，它用于创建一个新的数组，其形状、大小和数据类型都与给定数组相同，但是填充的是随机的未初始化的数据。这个函数常用于需要相同形状的新数组，但不需要预先填充特定值的情况。

基本语法如下：

new_array = np.empty_like(original_array)

这里的 `original_array` 是你要复制其形状和类型的数组。新创建的 `new_array` 将不会有任何已知的值，适合于需要动态生成空数组并后续自定义赋值的情况。

例如，假设我们有一个二维数组 `matrix`：

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
empty_matrix = np.empty_like(matrix)

`empty_matrix` 就是一个和 `matrix` 一样大小和类型的零填充矩阵，即：

print(empty_matrix)
# 输出可能是类似这样的随机值：[[9.58693731e+00 4.43449660e-32]
#                                [4.86781511e-32 3.98255965e+00]]