np.empty()的用法
时间: 2023-09-25 16:15:25 浏览: 18
numpy.empty()函数用于创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组。这个函数返回的是一个新的数组,它的元素的值是未知的,可能是任何值,因为它们没有被初始化。
用法示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个3行4列的未初始化的数组
x = np.empty((3, 4))
print(x)
```
输出:
```
[[ 3.10503618e+231 3.10503618e+231 4.75820753e-086 4.44659081e-096]
[ 4.44659081e-096 7.56582520e-307 1.69121096e-306 1.89146896e-307]
[ 2.22522597e-306 1.33511018e-306 6.23059726e-307 6.23053954e-307]]
```
可以看到,数组中的元素的值是未知的,可能是随机值或者垃圾值。因此,如果需要一个确定的初始值,可以使用numpy.zeros()或numpy.ones()函数。
相关问题
python中np.empty( )用法
np.empty() 是 NumPy 库中的一个函数,用于创建指定形状和数据类型的未初始化数组。该函数会分配一段连续的内存空间,但并不会将其初始化为任何特定的值。因此,在使用 np.empty() 创建数组时,应该使用其他方法(如 np.zeros() 或 np.ones())来初始化数组。 np.empty() 的语法如下:
```
np.empty(shape, dtype=float, order='C')
```
其中:
- `shape`:表示数组的形状,可以是整数、元组或列表等形式,例如 (2, 3) 表示二维数组,其行数为 2,列数为 3。
- `dtype`:表示数组的数据类型,默认为 float。
- `order`:表示数组的存储顺序,可以是 'C'(按行存储)或 'F'(按列存储),默认为 'C'。
下面是 np.empty() 的一个示例:
```
import numpy as np
# 创建一个 2x3 的未初始化数组
arr = np.empty((2, 3))
# 输出数组的形状和元素
print("数组形状:", arr.shape)
print("数组元素:", arr)
```
输出结果如下:
```
数组形状: (2, 3)
数组元素: [[2.12199579e-316 2.12199579e-316 2.12199579e-316]
[2.12199579e-316 2.12199579e-316 2.12199579e-316]]
```
需要注意的是,由于 np.empty() 创建的数组是未初始化的,因此其值是不确定的,可能会包含任意值。在实际使用中,应该尽量避免使用 np.empty() 创建数组,除非确实需要未初始化的数组。通常情况下建议使用 np.zeros() 或 np.ones() 创建数组并初始化。
np.empty(int)的用法
`np.empty(int)`是 NumPy 库中的一个函数,用于创建指定大小的未初始化数组。它接受一个整数作为参数,这个整数表示所需数组的形状,即指定数组的大小。
具体来说,`np.empty(int)`会返回一个指定大小的未初始化数组,数组的元素值是随机的,因为它们没有被初始化。因此,`np.empty()` 函数创建的数组不保证是零数组或任何其他特定值数组。
下面是一个创建大小为 5 的未初始化数组的示例:
```python
import numpy as np
arr = np.empty(5)
print(arr)
```
输出:
```
[0. 0. 0. 0. 0.]
```
请注意,这里的数组元素值是随机的,并不是全为零。