NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中empty方法的使用。

numpy.empty

numpy.empty(shape, dtype=float, order='C')

返回给定形状和类型的新数组,而无需初始化条目。

参数:

shape :int 或 int的tuple

空数组的Shape,例如,(2, 3)2

dtype :data-type, 可选

数组所需的输出数据类型,例如, numpy.int8 默认值为numpy.float64.

order :{‘C’, ‘F’}, 可选, 默认: ‘C’

是否以行优先(C样式)或列优先(Fortran样式)的顺序存储多维数据在内存中。

返回值:

outndarray

给定shape,dtype和顺序的未初始化(任意)数据的数组。对象数组将初始化为None。

笔记

empty与不同zeros,不会将数组值设置为零,因此可能会稍快一些。另一方面,它要求用户手动设置数组中的所有值,因此应谨慎使用。

例子

>>> np.empty([2, 2])
array([[ -9.74499359e+001,   6.69583040e-309],
       [  2.13182611e-314,   3.06959433e-309]])         #uninitialized
>>> np.empty([2, 2], dtype=int)
array([[-1073741821, -1067949133],
       [  496041986,    19249760]])                     #uninitialized

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