如何创建一个空的和一个完整的 NumPy 数组？

创建一个空的 NumPy 数组

创建一个空的 NumPy 数组可以使用 np.empty() 函数，该函数接受一个 shape 参数，该参数指定指定数组的形状，并返回一个包含不确定的值的数组。例如，要创建一个空的形状为(2,3)的数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr_empty = np.empty((2,3))
print(arr_empty)

输出结果为：

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

这个数组看起来像是填充了0，但它们实际上只是随机内存地址处的未初始化值。因此，有时需要在创建空数组后用某个值填充数组，以确保数组中的所有元素都具有一个已知的值。

创建一个完整的 NumPy 数组

创建一个完整的 NumPy 数组，可以使用 np.ones() 或 np.zeros() 函数。两个函数都接受一个 shape 参数，该参数指定指定数组的形状，并返回一个包含相应数目的1或0的数组。

例如，要创建一个形状为(2,3)的全1数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr_ones = np.ones((2,3))
print(arr_ones)

输出结果为：

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

同样，要创建一个形状为(2,3)的全0数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr_zeros = np.zeros((2,3))
print(arr_zeros)

输出结果为：

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

此外，可以在创建数组时指定数据类型，例如：

import numpy as np

arr_ones_int = np.ones((2,3), dtype=int) # 创建一个全1的 int 类型数组
print(arr_ones_int)

输出结果为：

[[1 1 1]
 [1 1 1]]

这些函数本身是非常常见的 NumPy 函数，但是使用它们可以方便地创建标准的输入数据，并且非常适合数据重构或测试。