NumPy - 数组创建例程
新的ndarray对象可以通过任何下列数组创建例程或使用低级ndarray构造函数构造。
numpy.empty
它创建指定形状和dtype的未初始化数组。 它使用以下构造函数：
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
构造器接受下列参数：
| 序号 | 参数及描述 |
|---|---|
| 1. |
Shape 空数组的形状，整数或整数元组 |
| 2. |
Dtype 所需的输出数组类型，可选 |
| 3. |
Order 'C'为按行的 C 风格数组，'F'为按列的 Fortran 风格数组 |
示例
下面的代码展示空数组的例子：
import numpy as np
x = np.empty([3,2], dtype = int)
print x
输出如下：
[[22649312 1701344351]
[1818321759 1885959276]
[16779776 156368896]]
注意：数组元素为随机值，因为它们未初始化。
numpy.zeros
返回特定大小，以 0 填充的新数组。
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
构造器接受下列参数：
| 序号 | 参数及描述 |
|---|---|
| 1. |
Shape 空数组的形状，整数或整数元组 |
| 2. |
Dtype 所需的输出数组类型，可选 |
| 3. |
Order 'C'为按行的 C 风格数组，'F'为按列的 Fortran 风格数组 |
示例 1
# 含有 5 个 0 的数组，默认类型为 float
import numpy as np
x = np.zeros(5)
print x
输出如下：
[ 0. 0. 0. 0. 0.]
示例 2
import numpy as np
x = np.zeros((5,), dtype = np.int)
print x
输出如下：
[0 0 0 0 0]
示例 3
# 自定义类型
import numpy as np
x = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
print x
输出如下：
[[(0,0)(0,0)]
[(0,0)(0,0)]]
numpy.ones
返回特定大小，以 1 填充的新数组。
numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
构造器接受下列参数：
| 序号 | 参数及描述 |
|---|---|
| 1. |
Shape 空数组的形状，整数或整数元组 |
| 2. |
Dtype 所需的输出数组类型，可选 |
| 3. |
Order 'C'为按行的 C 风格数组，'F'为按列的 Fortran 风格数组 |
示例 1
# 含有 5 个 1 的数组，默认类型为 float
import numpy as np
x = np.ones(5) print x
输出如下：
[ 1. 1. 1. 1. 1.]
示例 2
import numpy as np
x = np.ones([2,2], dtype = int)
print x
输出如下：
[[1 1]
[1 1]]