如何创建空的和完整的 NumPy 数组?
在本教程中，我们将学习创建空的和完整的 NumPy 数组。NumPy 代表 Numerical 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，这使得它更有效地创建数组。数组表示存储在内存中的相同数据类型的项目集合。在本教程结束时，我们将能够学会创建空数组和完整数组。
语法
这是创建完整数组和空数组的语法。
numpy.full(数组顺序，fill_value，dtype = None) numpy.empty(数组顺序，dtype = None,)
在此语法中，我们使用"numpy.full()"创建完整数组，使用"numpy.empty()"创建空数组。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 可以是将分配给数组的缩放器或数组。 Dtype 显示数组的数据类型。
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
在此示例中，我们使用'np.full()'函数来创建一个数组，然后我们将数组的顺序设置为3*3，然后我们将值填充为5，最后使用print()函数显示该数组。
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
在此示例中，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。而在完整数组中，我们将值设置为 7，然后显示整数值数组。
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
在此示例中，我们将数组的顺序设置为 4*4，然后将数据类型设置为浮点，以创建一个空的浮点数组。而在完整数组中，我们将值设置为 6.34，然后显示浮点值数组。
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
我们学习了如何使用 NumPy 创建数组。NumPy 是一个著名的数组创建库。使用 NumPy 还包括易于使用的函数，用于对数组数据集进行数学计算。它有几个模块用于在 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 结合起来以增强数组。总之，NumPy 在创建数组方面非常有效和快速；开发人员可以进一步定制它以用于特定用途。
