python创建空值数组

在Python中，你可以使用内置的数据结构列表（list）、元组（tuple）或集合（set）来创建空值数组。如果你想表示数字的空数组，可以分别这样做：

空列表 (用于存储任意类型的元素)：
empty_list = []
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空元组 (固定长度，不可变)：
empty_tuple = ()
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空集合 (无序、唯一元素)：
empty_set = set()
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空字典 (键值对的映射)：
empty_dict = {}
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如果你想创建一个只包含特定类型（比如整数）的空数组，你可以创建一个空的numpy数组：
import numpy as np
empty_array_int = np.array([])
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或者指定其形状：
empty_array_int = np.zeros((0,))
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相关问题

numpy 创建空值数组

使用 NumPy 创建包含 NaN 的数组
在实际应用中，有时需要创建含有 NaN 值的数组来代表缺失的数据。以下是几种创建含 NaN 数组的方法。
可以直接通过列表初始化的方式指定某些位置为 np.nan：
import numpy as np

arr_with_nan = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(arr_with_nan)
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也可以先创建一个正常数值的数组之后再手动设置部分元素为 NaN:
normal_arr = np.arange(5)
normal_arr[[1, 3]] = np.nan
print(normal_arr)
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对于特定模式下的 NaN 分布，可以利用布尔索引来实现更复杂的赋值逻辑[^2]。
另外一种方式是在构建数组时就定义好哪些地方应该填充成 NaN，比如当原始数据集中存在特殊标记用来指示缺失值的情况：
data = [-999, 20, 30, -999, 50]
masked_data = [x if x != -999 else np.nan for x in data]
array_from_masked_data = np.array(masked_data)
print(array_from_masked_data)
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上述代码展示了如何将 -999 替换为 NaN 来表示缺失值[^3]。

python多维数组赋空值

在Python中，可以使用NumPy库来创建多维数组，并将其赋为空值。以下是一种常见的方法：
import numpy as np

# 创建一个2x3的多维数组，初始值为0
arr = np.zeros((2, 3))
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在上述代码中，我们使用np.zeros函数创建一个大小为2x3的多维数组，并将所有元素的初始值设为0。你也可以使用其他函数，如np.empty或np.full来创建空值数组，具体取决于你的需求。
另外，你也可以使用重复方法来定义多维数组并赋值为空值。在这种情况下，你需要根据数组的维度使用循环语句来遍历并赋值为空值。
希望以上信息对你有所帮助！123
引用[.reference_title]

1 2 python多维数组的创建[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
3 python 多维数组排序 和 两个list生成dict[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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