numpy.empty#

numpy.empty(shape, dtype=None, order='C', *, device=None, like=None)#

返回一个给定形状和类型的、未初始化条目的新数组。

参数:

shapeint 或 int 元组: 空数组的形状，例如 (2, 3) 或 2。
dtype数据类型，可选: 所需的输出数据类型，例如 numpy.int8。默认为 numpy.float64。
order{‘C’, ‘F’}, 可选，默认为 ‘C’: 内存中存储多维数据时，是按行主序（C 风格）还是列主序（Fortran 风格）。
devicestr，可选: 创建的数组所在的设备。默认为 None。仅用于 Array-API 互操作性，因此如果传递，必须是 "cpu"。

版本 2.0.0 中新增。
likearray_like, optional: 用于创建非 NumPy 数组的引荐对象。如果传入的 like 支持 __array_function__ 协议，则结果将由它定义。在这种情况下，它确保创建与通过此参数传入的数组兼容的数组对象。

版本 1.20.0 中新增。

返回:

outndarray: 具有给定形状、数据类型和顺序的未初始化（任意）数据的数组。对象数组将初始化为 None。

另请参阅

empty_like: 返回一个形状和类型与输入数组相同的空数组。
ones: 返回一个新数组，将值设置为一。
zeros: 返回一个新数组，将值设置为零。
full: 返回一个给定形状并用指定值填充的新数组。

备注

与 zeros、ones、full 等其他数组创建函数不同，empty 不会初始化数组的值，因此可能稍微快一些。但是，新分配的数组中存储的值是任意的。为了获得可重现的行为，请确保在读取数组的每个元素之前对其进行设置。

示例

>>> import numpy as np
>>> 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