np.empty(int)的用法
时间: 2023-06-19 07:07:56 浏览: 49
`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。
相关问题
np.empty()的用法
`np.empty()`是NumPy中的一个函数,用于创建一个指定形状和类型的没有初始化数值的数组。
它的语法如下:
```python
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
```
参数说明:
- `shape`:数组的形状,可以是整数,元组或者列表类型。
- `dtype`:数组的数据类型,默认为`float`。
- `order`:数组元素的存储顺序,有`C`和`F`两种方式,分别代表行优先和列优先,如果没有指定则默认为`C`。
使用示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个形状为(2, 3)的空数组
arr = np.empty((2, 3))
print(arr)
# 输出:
# array([[ 1.72723371e-077, -2.32039899e+077, 2.96439388e-323],
# [ 0.00000000e+000, 0.00000000e+000, 0.00000000e+000]])
# 创建一个形状为(2, 2)、数据类型为int的空数组
arr = np.empty((2, 2), dtype=int)
print(arr)
# 输出:
# array([[0, 0],
# [0, 0]])
```
需要注意的是,由于`np.empty()`创建的数组没有初始化数值,因此数组元素的值是随机的,可能是之前存在该内存位置的数值,也可能是垃圾值。如果需要创建一个指定数值的数组,可以使用`np.zeros()`或`np.ones()`函数。
解释以下代码:def populate_x(self): layerCumSum = [0] + np.cumsum(self.layerWidths).tolist() #np.cumsum 计算每个数组轴向求和 例如np.cumsum([1,2,3,4,5])=[1,1+2,1+2+3,1+2+3+4,1+2+3+4+5] #tolist 数组转向列表 #layerCumSum 计算得出了每一层边界处的对应的厚度值 self.periodL = layerCumSum[-1] #单周期总长度 self.xPoints = np.arange(0, self.periodL*self.repeats, self.xres) #离散格点,得到每一个离散点的具体位置坐标,初值0,末值为单周期长度*重复周期数,步长为位置分辨率 N = self.xPoints.size #离散位置点总数 if N == 0: self.xPoints = np.array([0]) N = 1 self.xLayerNums = np.empty(N, dtype=int) self.xVc = np.empty(N) self.xMc = np.empty(N)
这段代码是一个Python类中的方法`populate_x`,下面是对代码的解释:
```python
def populate_x(self):
layerCumSum = [0] + np.cumsum(self.layerWidths).tolist()
# np.cumsum 计算每个数组轴向求和,例如 np.cumsum([1,2,3,4,5])=[1,1+2,1+2+3,1+2+3+4,1+2+3+4+5]
# tolist 将数组转换为列表
# layerCumSum 计算得出每一层边界处的对应的厚度值
self.periodL = layerCumSum[-1]
# 单周期总长度
self.xPoints = np.arange(0, self.periodL*self.repeats, self.xres)
# 离散格点,得到每一个离散点的具体位置坐标,初始值为0,末值为单周期长度乘以重复周期数,步长为位置分辨率
N = self.xPoints.size
# 离散位置点总数
if N == 0:
self.xPoints = np.array([0])
N = 1
self.xLayerNums = np.empty(N, dtype=int)
self.xVc = np.empty(N)
self.xMc = np.empty(N)
```
在这段代码中,假设这段代码是类中的一个方法,`populate_x`是该类的一个成员函数。它接受一个参数`self`,代表调用这个方法的类的实例。
该方法的作用是根据给定的层宽度(`self.layerWidths`)来为类的实例设置一系列相关属性。以下是每个步骤的解释:
1. `layerCumSum = [0] + np.cumsum(self.layerWidths).tolist()`: 这一行代码使用`np.cumsum`函数计算了`self.layerWidths`列表的累积和,并将结果转换为列表。`layerCumSum`列表中的每个元素表示每一层的边界处对应的厚度值。
2. `self.periodL = layerCumSum[-1]`: 这一行代码将`layerCumSum`列表的最后一个元素赋值给`self.periodL`属性,表示单个周期的总长度。
3. `self.xPoints = np.arange(0, self.periodL*self.repeats, self.xres)`: 这一行代码使用`np.arange`函数生成一个从0开始、以`self.xres`为步长、末值为单周期长度乘以重复周期数的一维数组。这些数组元素表示每个离散点的具体位置坐标。
4. `N = self.xPoints.size`: 这一行代码获取`self.xPoints`数组的大小,即离散位置点的总数。
5. `if N == 0:`: 这一行代码检查离散位置点的总数是否为0。
6. `self.xPoints = np.array([0])` 和 `N = 1`: 如果离散位置点的总数为0,将`self.xPoints`设置为长度为1的数组,其中只包含一个元素0,并将`N`设置为1。
7. `self.xLayerNums = np.empty(N, dtype=int)`: 这一行代码创建一个长度为`N`的空数组`self.xLayerNums`,数据类型为整数。
8. `self.xVc = np.empty(N)`: 这一行代码创建一个长度为`N`的空数组`self.xVc`,数据类型为浮点数。
9. `self.xMc = np.empty(N)`: 这一行代码创建一个长度为`N`的空数组`self.xMc`,数据类型为浮点数。
这段代码的目的是初始化和设置一些属性,以便在类的实例中使用。具体的属性设置和后续代码逻辑可能需要根据整个类的实现来理解。
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