要创建ndarray数组对象,除了使用底层的ndarray构造函数(ndarray.array()
),还可以使用下面介绍的函数。
numpy.empty
empty
函数创建未初始化数组,可以指定数组形状和数据类型。
语法如下所示:
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
参数:
- shape: 指定数组的形状。
- dtype: 数组项的数据类型。默认值是浮点数。
- order: 默认顺序是c语言形式的内存顺序(按行排列)。也可以设置为Fortran语言形式的内存顺序(按列排列):
order = 'F'
。
示例
import numpy as np arr = np.empty((3,2), dtype = int) print(arr)
输出
[[ 0 139859676747440] [ 139859676892968 -5613545308253131032] [ 139859676747568 139859676844104]]
可以看到,数组元素的值是随机值,没有初始化。
numpy.zeros
zeros
函数创建数组,并且把数组元素的值初始化为0,可以指定数组形状和数据类型。
语法如下所示:
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
参数:
- shape: 指定数组的形状。
- dtype: 数组项的数据类型。默认值是浮点数。
- order: 默认顺序是c语言形式的内存顺序(按行排列)。也可以设置为Fortran语言形式的内存顺序(按列排列):
order = 'F'
。
示例
import numpy as np arr = np.zeros((3,2), dtype = int) print(arr)
输出
[[0 0] [0 0] [0 0]]
numpy.ones
ones
函数创建数组,并且把数组元素的值初始化为1,可以指定数组形状和数据类型。
语法如下所示:
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
参数:
- shape: 指定数组的形状。
- dtype: 数组项的数据类型。默认值是浮点数。
- order: 默认顺序是c语言形式的内存顺序(按行排列)。也可以设置为Fortran语言形式的内存顺序(按列排列):
order = 'F'
。
示例
import numpy as np arr = np.ones((3,2), dtype = int) print(arr)
输出
[[1 1] [1 1] [1 1]]