numpy.empty#

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

返回一个具有给定形状和类型的新数组，但不初始化条目。

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

数组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：‘C’

是否以行主序（C 样式）或列主序（Fortran 样式）在内存中存储多维数据。

devicestr，可选

放置创建数组的设备。默认：None。仅用于 Array-API 互操作性，因此如果传递，则必须为 "cpu"。

版本 2.0.0 中的新功能。

likearray_like，可选

参考对象，允许创建不是 NumPy 数组的数组。如果作为 like 传入的类数组支持 __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类数组兼容的数组对象。

版本 1.20.0 中的新功能。

返回值:
outndarray

具有给定形状、dtype 和 order 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

返回一个具有输入形状和类型的空数组。

ones

返回一个将值设置为 1 的新数组。

zeros

返回一个将值设置为 0 的新数组。

full

返回一个填充值为给定形状的新数组。

注释

与其他数组创建函数（例如 zeros、ones、full）不同，empty 不会初始化数组的值，因此速度可能稍快。但是，新分配数组中存储的值是任意的。为了获得可重复的结果，请确保在读取之前设置数组的每个元素。

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
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