📅 最后修改于: 2020-11-08 07:34:02 🧑 作者: Mango
可以通过以下任何数组创建例程或使用低级ndarray构造函数来构造新的ndarray对象。
它创建指定形状和dtype的未初始化数组。它使用以下构造函数-
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
构造函数采用以下参数。
| Sr.No. | Parameter & Description |
|---|---|
| 1 |
Shape Shape of an empty array in int or tuple of int |
| 2 |
Dtype Desired output data type. Optional |
| 3 |
Order ‘C’ for C-style row-major array, ‘F’ for FORTRAN style column-major array |
以下代码显示了一个空数组的示例。
import numpy as np
x = np.empty([3,2], dtype = int)
print x
输出如下-
[[22649312 1701344351]
[1818321759 1885959276]
[16779776 156368896]]
注–数组中的元素显示随机值，因为它们没有初始化。
返回指定大小的新数组，并用零填充。
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
构造函数采用以下参数。
| Sr.No. | Parameter & Description |
|---|---|
| 1 |
Shape Shape of an empty array in int or sequence of int |
| 2 |
Dtype Desired output data type. Optional |
| 3 |
Order ‘C’ for C-style row-major array, ‘F’ for FORTRAN style column-major array |
# array of five zeros. Default dtype is float
import numpy as np
x = np.zeros(5)
print x
输出如下-
[ 0. 0. 0. 0. 0.]
import numpy as np
x = np.zeros((5,), dtype = np.int)
print x
现在，输出如下：
[0 0 0 0 0]
# custom type
import numpy as np
x = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
print x
它应该产生以下输出-
[[(0,0)(0,0)]
[(0,0)(0,0)]]
返回指定大小和类型的新数组，并填充为1。
numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
构造函数采用以下参数。
| Sr.No. | Parameter & Description |
|---|---|
| 1 |
Shape Shape of an empty array in int or tuple of int |
| 2 |
Dtype Desired output data type. Optional |
| 3 |
Order ‘C’ for C-style row-major array, ‘F’ for FORTRAN style column-major array |
# array of five ones. Default dtype is float
import numpy as np
x = np.ones(5)
print x
输出如下-
[ 1. 1. 1. 1. 1.]
import numpy as np
x = np.ones([2,2], dtype = int)
print x
现在，输出将如下所示：
[[1 1]
[1 1]]