Чтобы создать пустой массив numpy в Python, вы можете использовать метод numpy.empty() или numpy.zeros().
Содержание
Синтаксис
|
1 2 3 4 |
numpy.empty(shape, dtype, order) numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C') |
Параметры
- shape: это целое число, последовательность целых чисел или несколько строк.
- dtype: представляет порядок памяти, например C_contigious или F_contigious.
- order: необязательный и является типом данных возвращаемого массива. По умолчанию это плавающее значение.
Пример 1: как использовать метод np.empty()
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
import numpy as np mat1 = np.empty(4, dtype=int) print("Matrix mat1 : \n", mat1) mat2 = np.empty([3, 3], dtype=int) print("\nMatrix mat2 : \n", mat2) mat3 = np.empty([2, 2]) print("\nMatrix mat3 : \n", mat3) |
Выход
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
Matrix mat1 : [16843009 16843009 16843009 16843009] Matrix mat2 : [[1 2 3] [4 5 6] [9 8 7]] Matrix mat3 : [[5.77068674e-321 5.81743661e+180] [6.01334412e-154 1.73303925e+097]] |
В этом примере мы видим, что, минуя форму матрицы и используя функцию numpy.empty(), мы получаем случайные значения матрицы.
Пример 2: как использовать numpy.zeros() для создания пустого массива NumPy
|
1 2 3 4 5 |
import numpy as np arr = np.zeros((3, 4)) print(arr) |
Выход
|
1 2 3 |
[[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] |
Метод numpy.empty(), в отличие от метода numpy.zeros(), не устанавливает значения массива в ноль и, следовательно, может быть немного быстрее. С другой стороны, пользователю необходимо вручную установить все значения в массиве, и его следует использовать с осторожностью.
