np.empty() and np.full()

np.empty(): 返回一个给定大小和类型并且不含有初始化条目的新数组。
np.full(): 返回一个给定大小和类型并且以指定数字全部填充的新数组。

我们知道在numpy数组模块中，常用的数组生成方法有np.zeros()用来生成一个自定义大小的全零数组，np.ones()用来生成一个自定义大小的全一数组。然而在实际中仅仅应用这两种方法并不能够完全满足我们想要实现的功能，例如，我们想要得到未被初始化的数组对象，此时这两种方法就不能够实现了，我们需要用到np.empty()方法，代码如下：

import numpy as np


class Debug:
    def mainProgram(self):
        x = np.empty((3, 3))
        print(x)
        

if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
result:
	[[0. 0. 0.]
	 [0. 0. 0.]
	 [0. 0. 0.]]
"""

我们可以看到结果为全为0的矩阵，这里的0并不是真正意义上的0，而是一些任意没有初始化的数字，这里全部为0是因为我使用的是Anaconda Spyder编译器，如果使用windows自带的命令行界面就会得到不同的结果，如下图所示：
在这里插入图片描述
我们可以看到运行的结果数字并不为0，且三次运行结果一致，应该是shell本身的特性。总之得到的数组中的数字并无意义。
那么如果我们想要得到数组元素全部为2的数组呢？一般来说我们可以选择使用np.ones()来实现，代码如下：

import numpy as np


class Debug:
    def mainProgram(self):
        x = np.ones([3, 3]) * 2
        print(x)
        

if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
 """
result:
	[[2. 2. 2.]
	 [2. 2. 2.]
	 [2. 2. 2.]]
 """

至于得到全部为n的数组乘以n就可以了，然而我们还可以使用更简便的方法np.full()来实现，代码如下：

import numpy as np


class Debug:
    def mainProgram(self):
        x = np.full(shape=[3, 3], fill_value=2)
        print(x)
        

if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
 """
result:
	[[2. 2. 2.]
	 [2. 2. 2.]
	 [2. 2. 2.]]
 """

其中关键字shape和fill_value可以省略。

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np.empty() and np.full()

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