np.empty_like函数

`np.empty_like` 函数是 NumPy 库中的一个函数，用于创建一个与给定数组具有相同形状和数据类型的空数组。

使用方法如下：

np.empty_like(arr, dtype=None, order='K', subok=True)

参数说明：
- `arr`：给定的数组，用于确定新数组的形状和数据类型。
- `dtype`：可选参数，指定新数组的数据类型。如果不提供，则默认为与 `arr` 相同的数据类型。
- `order`：可选参数，指定新数组中元素的存储顺序，可以为 'C'（按行存储）或 'F'（按列存储）。
- `subok`：可选参数，如果为 True，则返回与 `arr` 具有相同子类的数组。

示例：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
empty_arr = np.empty_like(arr)

print(empty_arr)
# 输出：
# [[0 0 0]
#  [0 0 0]]

在上面的示例中，`empty_arr` 是一个与 `arr` 具有相同形状和数据类型的空数组。注意，由于 `empty_arr` 是新创建的数组，因此其初始值是未定义的，可能是任意值。

相关问题

np.empty_like

### 使用 `numpy.empty_like` 函数

`numpy.empty_like` 是 NumPy 库中的一个函数，用于创建一个新的数组，其形状和数据类型与给定的输入数组相同，但是不初始化元素值。这意味着新数组的内容将是未定义的（即随机垃圾值），这可以提高性能，因为不需要设置初始值。

#### 创建空数组
下面是一个简单的例子来展示如何使用此功能：

import numpy as np

# 原始数组
original_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建具有相同形状和类型的空数组
empty_array = np.empty_like(original_array)

print("Original Array:")
print(original_array)
print("\nEmpty Array (uninitialized):")
print(empty_array)

需要注意的是，在实际应用中通常会在创建之后立即填充这些数组的数据，以避免使用不确定的状态[^1]。

对于更复杂的情况，比如当原始数组有特定的数据类型时，`np.empty_like` 同样会保留该属性:

# 定义带有指定dtype的原数组
array_with_dtype = np.array([1., 2., 3.], dtype=np.float64)

# 新建同样dtype的空数组
another_empty_array = np.empty_like(array_with_dtype)

print("Array with specified dtype:")
print(array_with_dtype)
print("\nAnother Empty Array with same dtype:")
print(another_empty_array)

此外，如果希望创建一个多维矩阵并保持维度一致，则也可以利用这个特性来进行操作[^4]。

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]]