numpy.ma.empty #
- 嘛。空( shape , dtype = float , order = 'C' , * , like = None ) = <numpy.ma.core._convert2ma对象> #
返回给定形状和类型的新数组,而不初始化条目。
- 参数:
- 形状int 或 int 元组
空数组的形状,例如或。
(2, 3)
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'
是否在内存中以行优先(C 样式)或列优先(Fortran 样式)顺序存储多维数据。
- 类似array_like,可选
允许创建非 NumPy 数组的引用对象。如果传入的类似数组
like
支持__array_function__
协议,则结果将由它定义。在这种情况下,它确保创建一个与通过此参数传入的数组对象兼容的数组对象。1.20.0 版本中的新增功能。
- 返回:
- 输出屏蔽数组
给定形状、数据类型和顺序的未初始化(任意)数据的数组。对象数组将被初始化为 None。
也可以看看
empty_like
返回一个具有输入形状和类型的空数组。
ones
将新数组设置值返回为 1。
zeros
将新数组设置值返回为零。
full
返回填充有值的给定形状的新数组。
笔记
empty
与 不同zeros
,不会将数组值设置为零,因此可能会稍微快一些。另一方面,它需要用户手动设置数组中的所有值,应谨慎使用。例子
>>> 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