如何创建一个空的和一个满的NumPy数组

在本教程中，我们将学习如何创建一个空的和一个满的NumPy数组。NumPy代表数值Python。它是一个执行数值计算的Python库。它提供了一个多维数组对象。NumPy是一个用于处理数组的流行Python库。它还具有用于线性代数、排序和矩阵领域的函数，并且针对最新的CPU架构进行了优化。

NumPy非常快，因为它是用C语言编写的，这使得它在创建数组方面更加高效。数组表示在内存中存储的相同数据类型的项目集合。通过本教程的学习，我们将能够学会如何创建空数组和满数组。

语法

以下是创建满数组和空数组的语法。

numpy.full(order of array, fill_value, dtype = None)
numpy.empty(order of array, dtype = None,)

在这个语法中，我们使用了’numpy.full()’来创建一个完整的数组和’numpy.empty()’来创建一个空的数组。数组参数的顺序表示数组的形状。fill_value和dtype参数是可选的。fill_value可以是一个标量或数组，将被赋值给数组。dtype表示数组的数据类型。

示例1

下面是一个例子，我们使用’np.empty()’函数来创建一个空数组，然后将数组的顺序设置为2*3。然后我们使用’print()’函数显示数组。

import numpy as np
arr_empty = np.empty((2, 3))
print(arr_empty)

输出

[[6.93167257e-310 6.93171505e-310 6.93167256e-310]
 [6.93167256e-310 6.93167256e-310 6.93167256e-310]]

示例2

在这个例子中，我们使用np.full()函数创建了一个数组，然后我们将数组的顺序设置为3*3。然后，我们将值设置为5。最后，我们使用print()函数显示了该数组。

import numpy as np
arr_full = np.full((3, 3), 5)
print(arr_full)

输出

[[5 5 5]
 [5 5 5]
 [5 5 5]]

示例3

在这个示例中，我们将数组的顺序设置为5 * 5，然后将数据类型设置为’int’以创建一个空的整数数组。而在完整的数组中，我们将值设置为7，然后显示了整数值数组。

import numpy as np
arr_empty = np.empty((5, 5), dtype=int)
print("Empty Array")
print(arr_empty)

arr_full = np.full([5, 5], 7, dtype=int)
print("\n Full Array")
print(arr_full)

输出

Empty Array
[[4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408
  4607182418800017408 4607182418800017408]
 [4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408
  4607182418800017408 4607182418800017408]
 [4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408
  4607182418800017408 4607182418800017408]
 [4607182418800017408 4617315517961601024 4617315517961601024
  4621819117588971520 4621819117588971520]
 [4632233691727265792 4636737291354636288 4641240890982006784
  4645744490609377280 4650248090236747776]]

 Full Array
[[7 7 7 7 7]
 [7 7 7 7 7]
 [7 7 7 7 7]
 [7 7 7 7 7]
 [7 7 7 7 7]]

示例4

在这个示例中，我们将数组的顺序设置为4*4，然后将数据类型设置为float以创建一个空的浮点数数组。而在完整数组中，我们将值设置为6.34，然后展示了浮点数值的数组。

import numpy as np  
arr_empty = np.empty((4, 4), dtype=float)
print("Empty Array")
print(arr_empty)

arr_full = np.full([4, 4], 6.34, dtype=float)
print("\n Full Array")
print(arr_full)

输出

Empty Array
[[ 1.         -0.11756978  0.87175378  0.81794113]
 [-0.11756978  1.         -0.4284401  -0.36612593]
 [ 0.87175378 -0.4284401   1.          0.96286543]
 [ 0.81794113 -0.36612593  0.96286543  1.        ]]

 Full Array
[[6.34 6.34 6.34 6.34]
 [6.34 6.34 6.34 6.34]
 [6.34 6.34 6.34 6.34]
 [6.34 6.34 6.34 6.34]]

结论

我们学习了使用NumPy创建数组的方法。 NumPy是一个著名的用于创建数组的库。使用NumPy还包括了一些便于使用的函数，用于对数组数据集进行数学计算。NumPy中还有一些模块，用于在NumPy中执行基本和特殊的数学函数。我们还可以将多个库与NumPy组合以增强数组的功能。总之，NumPy对于创建数组非常高效且快速；开发者还可以进一步定制它以满足特定需求。