numpy.ma.empty#

ma.empty(shape, dtype=float, order='C', *, device=None, like=None) = <numpy.ma.core._convert2ma object>#

返回给定形状和类型的新数组,而不初始化条目.

参数:
shapeint 或 int 元组

空数组的形状,例如, (2, 3) 或 2 .

dtypedata-type,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,默认值:’C’

是以行优先(C 风格)还是列优先(Fortran 风格)顺序在内存中存储多维数据.

devicestr, optional

放置创建的数组的设备.默认值: None .仅用于 Array-API 互操作性,因此如果传递,则必须为 "cpu" .

在 2.0.0 版本加入.

likearray_like, optional

参考对象以允许创建非NumPy数组的数组. 如果作为 like 传入的类数组支持 __array_function__ 协议,则结果将由它定义. 在这种情况下,它可以确保创建与通过此参数传入的数组对象兼容的数组对象.

在 1.20.0 版本加入.

返回:
outMaskedArray

具有给定形状,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.

参见

empty_like

返回一个具有输入形状和类型的空数组.

ones

返回一个将所有值设置为 1 的新数组.

zeros

返回一个将所有值设置为零的新数组.

full

返回一个给定形状并用指定值填充的新数组.

注释

与其他数组创建函数(例如 zeros , ones , full )不同, empty 不初始化数组的值,因此可能稍微快一些.但是,存储在新分配的数组中的值是任意的.为了获得可重现的行为,请务必在读取之前设置数组的每个元素.

示例

>>> import numpy as np
>>> 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
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