Python numpy.empty函数方法的使用

NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中empty方法的使用。

numpy.empty

numpy.empty(shape, dtype=float, order='C')

返回给定形状和类型的新数组，而无需初始化条目。

参数：

shape ：int 或 int的tuple

空数组的Shape，例如，(2, 3)或2

dtype ：data-type, 可选

数组所需的输出数据类型，例如， numpy.int8 默认值为numpy.float64.

order ：{‘C’, ‘F’}, 可选, 默认: ‘C’

是否以行优先（C样式）或列优先（Fortran样式）的顺序存储多维数据在内存中。

返回值：

out ：ndarray

给定shape，dtype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。

Notes

empty与不同zeros，不会将数组值设置为零，因此可能会稍快一些。另一方面，它要求用户手动设置数组中的所有值，因此应谨慎使用。

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