numpy.ma.empty#
- ma.empty(shape, dtype=float, order='C', *, device=None, like=None) = <numpy.ma.core._convert2ma object>#
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。默认值:
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。
- like类数组,可选
参考对象,允许创建非 NumPy 数组的数组。如果作为
like
传入的类数组支持__array_function__
协议,则结果将由其定义。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:
- outMaskedArray
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
返回一个用值填充的给定形状的新数组。
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,因此速度可能略快。但是,新分配的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