numpy中创建与已知数组相同维度的空数组

要创建与已知数组相同维度的空数组，可以使用 numpy 中的 `empty` 函数。例如：

import numpy as np

# 创建一个维度为 (2, 3) 的空数组
a = np.empty((2, 3))

# 创建一个维度为 (3, 2) 的空数组
b = np.empty((3, 2))

`empty` 函数创建的数组内部元素有垃圾值，因此不能保证数组内部元素的值。如果需要创建元素全部都是特定值的数组，可以使用 `zeros` 或 `ones` 函数。

例如：

import numpy as np

# 创建一个维度为 (2, 3)，元素都是 0 的数组
a = np.zeros((2, 3))

# 创建一个维度为 (3, 2)，元素都是 1 的数组
b = np.ones((3, 2))

你也可以使用 `full` 函数创建元素都是特定值的数组，例如：

import numpy as np

# 创建一个维度为 (2, 3)，元素都是 42 的数组
a = np.full((2, 3), 42)

相关问题

numpy中有None维度吗

在 NumPy 中，没有像 PyTorch 中的 `None` 表示维度大小未知或未确定的占位符。在 NumPy 中，每个维度的大小都必须是已知的正整数，不能是 `None` 或其他占位符。

当使用 NumPy 创建一个多维数组时，需要指定每个维度的大小，例如：

import numpy as np

arr = np.zeros((3, 4, 5))

上面的代码创建了一个形状为 `(3, 4, 5)` 的三维数组，其中第一维大小为 3、第二维大小为 4、第三维大小为 5。

如果需要在 NumPy 中表示维度大小未知或未确定的数据，可以使用 Python 中的列表或元组来存储数据，并不直接创建一个多维数组。在运算时，可以将列表或元组转换为 NumPy 数组并进行操作，例如：

import numpy as np

# 创建一个长度未知的列表
data = [np.zeros((4,)), np.ones((5, 3))]

# 将列表转换为 NumPy 数组
arr = np.array(data)

# 输出数组的形状
print(arr.shape)

上面的代码将两个不同大小的 NumPy 数组存储在一个列表中，然后将列表转换为一个 NumPy 数组，并输出该数组的形状。由于两个数组的大小不同，因此无法将它们直接存储在一个多维数组中，而是使用列表来存储。

怎么对已知数组进行补零操作

对已知的数组进行补零操作可以使用numpy库中的pad函数。该函数可以在数组的前面或后面添加指定数量的0，其语法如下：

numpy.pad(array, pad_width, mode, **kwargs)

其中，array表示需要进行补零操作的数组，pad_width表示每个轴（维度）上需要填充的数目。它可以是一个整数，表示在每个轴上填充相同数量的0；也可以是一个列表或元组，表示在各个轴上填充不同数量的0。mode表示填充方式，包括constant（常量）、edge（边缘）、linear_ramp（线性）等，详见官方文档。：

例如，对于一个一维数组a，我们可以在其最后添加两个0：a = np.pad(a, (0, 2), 'constant', constant_values=0)。对于一个二维数组a，我们可以在其每个轴的前后都添加一行或一列0：a = np.pad(a, ((1, 1), (1, 1)), 'constant', constant_values=0)。