np.empty与np.zeros区别

np.empty与np.zeros函数在创建数组时有一些区别。

np.empty函数创建一个指定形状的空数组，数组元素的值是随机的。可以通过设置dtype参数来指定数组元素的数据类型。而np.zeros函数创建一个指定形状的零数组，数组元素的值都是0。同样可以通过设置dtype参数来指定数组元素的数据类型。

另一个区别是np.empty函数返回的数组元素的值是随机的，并不一定都是0，而np.zeros函数返回的数组元素的值都是0。

总结起来，np.empty函数创建的是一个空数组，其中的值是未初始化的，而np.zeros函数创建的是一个全是0的数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

np.empty和np.zeros

`np.empty()` 和 `np()` 都是用于创建数组的 NumPy 函数，是它们有不同的行为`np.empty()` 会创建一个指大小的空数组，数组元素的值不确定，可能是任何值。这是因为 `np.empty()`会初始化数组元素，而是返回一块未使用、未初始化的内存。这方式创建数组的好处是速度快，为不需要初始化操作，但是不保证数组元素的值什么。

`np.zeros()` 会创建一个指定大小的数组将所有元素的为 0。这种方式创建的好处是保证所有元素的值都是 0，但初始化操作可能会降低度。

train_data = np.asarray(np.zeros((k, 0))) train_label = np.mat(np.zeros((1, 0), int))

These lines of code initialize two variables, `train_data` and `train_label`, with zero values.

`train_data` is a NumPy array with `k` rows and 0 columns. This means that it is an empty array with `k` rows that will eventually be filled with training data.

`train_label` is a NumPy matrix with 1 row and 0 columns, initialized with integer values of zero. This means that it is an empty matrix with one row that will eventually be filled with training labels.

These variables are likely part of a larger machine learning algorithm that requires training data and labels to be initialized before they are collected from a dataset.