Vad är en NumPy Empty Array?
Utan att initiera poster kan Python NumPy empty() array-funktionen användas för att bygga en ny array av de angivna formerna och typerna. Denna funktion accepterar tre ingångar och genom att ange dessa parametrar kan vi specificera den specifika datatypen och ordningen. I det här inlägget kommer vi att gå igenom numpy.empty(syntax ) och användning, som returnerar en rad oinitierade data med den angivna formen, ordningen och datatypen. Objektmatriser börjar med värdet None.
Syntax för NumPy Empty Array
Följande är den fullständiga syntaxen för att använda denna funktion:
Följande parametrar finns i syntaxen. Var och en av dessa parametrar har en funktion.
| Parameternamn | Beskrivning |
| Form | Den beskriver den tomma arrayens form. Det kan vara ett individuellt heltalsvärde eller en tupel. |
| dtype | Datatypen för matrisobjekten bestäms av denna valfria parameter. Detta är numpy.float64 som standard. |
| ordning | Den flerdimensionella datalagringsmetoden specificeras av denna valfria parameter. Den har alternativen 'C' och 'F'. |
| tycka om | Det är en valbaserad parameter. Det är ett referensobjekt som gör det möjligt att skapa arrayer som inte är NumPy-kompatibla. |
Ndarrayen för en array av oinitierade data med angiven form, ordning och datatyp returneras av metoden numpy.empty() .
Därefter kommer vi att ge dig några exempelprogram som utvecklar det nämnda ämnet i detalj.
Exempel 1:
Låt oss titta på ett exempel för att se hur en tom NumPy-array implementeras. Det finns två metoder för att kontrollera en tom NumPy-array. Arrayfunktionen för NumPy noll används i den första och den tomma arrayfunktionen används i den andra. Vi kommer att diskutera användningen av den tomma arrayfunktionen NumPy i det här exemplet.
Koden för att implementera en arraytommetod visas nedan. Att ha en tom funktion garanterar dock inte att arrayvärdena blir 0. Den enkla NumPy tomma arrayen är implementerad i den givna koden. Den returnerar alltid oinitierade objekt med angiven form och datatyp. Skärmdumpen av koden visas här.
importera numpynew_arr = numpy. tömma ( 4 )
skriva ut ( new_arr )
När du kör koden kan du se resultatet nedan.
Metoden numpy.array() kan användas för att konstruera en tom array genom att helt enkelt skicka en tom lista till den.
importera numpyny_lista = [ ]
new_arr = numpy. array ( ny_lista )
skriva ut ( new_arr )
Nedan är resultatet där du kan se en tom array.
Låt oss diskutera det andra tillvägagångssättet, som är den numpy nollans arrayfunktion.
Exempel 2:
Här har vi implementerat en numpy zero array-funktion. Samma parametrar finns också i Numpy.zeros()-metoden. Dessa är ordning, form och dtype.
I kodbilden ges arrayformen som är [3,3]. Det betyder 3 rader och 3 kolumner. Datatypen är int.
importera numpyarr_one = numpy. nollor ( [ 3 , 3 ] , dtype = 'int' )
skriva ut ( arr_one )
Här kan du se en array med 3 rader och 3 kolumner.
Exempel 3:
Här används floatargumentet 'dtype' för funktionen numpy.empty. Du kan se i koden att vi har definierat formen och datatypen för den tomma arrayen, vilket betyder att vi kan deklarera båda i exemplet. Här kan du se att arrayen med 3 rader och 3 kolumner kommer att genereras bestående av flytvärden.
importera numpyett = numpy. tömma ( [ 3 , 3 ] , dtype = flyta )
skriva ut ( ett )
Använd följande bild för att förstå resultatet av ovannämnda deklaration.
Exempel 4:
I det här exemplet kommer vi att använda orderparametern för 'C'-funktionen, som är för rad-major-form i C-stilen. Numpy-funktioner importeras och används. Med en tom numpy-funktion deklarerade vi variabeln 'arr2'. I det här fallet skickade vi funktionen form, datatyp och ordning. Slutligen försöker vi skriva ut variabelns värde.
importera numpyarr2 = numpy. tömma ( [ 4 , 4 ] , dtype = flyta , ordning = 'C' )
skriva ut ( arr2 )
I det här fallet tillhandahölls beställningen till funktionen. Använd skärmdumpen nedan för att visa resultatet av ovannämnda kod.
Exempel 5:
I det här exemplet har vi bara ändrat arrayens ordning som är 'F' i det här fallet. Den återstående koden är identisk med den ovan. Använd följande bild för att illustrera resultatet av ovannämnda kod:
importera numpyarr2 = numpy. tömma ( [ 4 , 4 ] , dtype = flyta , ordning = 'F' )
skriva ut ( arr2 )
Här är resultatet:
Exempel 6:
I det här exemplet har en tom endimensionell array bildats. Endast i detta fall använder vi en enda parameterform. Använd den bifogade kodbilden för att illustrera resultatet av ovanstående kod.
importera numpyoned_arr = numpy. tömma ( form = två )
skriva ut ( oned_arr )
Resultatet bifogas här:
Samma exempel kan köras utan några parametrar. Det faktum att resultatet är tomt trots att vi bara skickar formstorleken (som är 4 i det här fallet) som en parameter indikerar att Python tillåter oss att åstadkomma detta. Kodbilden bifogas här för din bättre förståelse.
importera numpyoned_arr = numpy. tömma ( 4 )
skriva ut ( oned_arr )
Här kan du se resultatet:
Exempel 7:
Det här exemplet handlar om den tvådimensionella tomma numpy-arrayen. Numpy-funktioner importeras och används. Med en tom numpy-funktion deklarerade vi variabeln 'twod_arr' och vi skickade funktionen form och datatyp. Slutligen försöker vi skriva ut variabelns värde.
importera numpytwod_arr = numpy. tömma ( form = [ 3 , 4 ] , dtype = int )
skriva ut ( twod_arr )
Här kan du se att arrayen med 3 rader och 4 kolumner visas.
Slutsats
Du har lärt dig den grundläggande syntaxen för numpy tomma arrayer från den tidigare nämnda artikeln. Dessutom upptäckte vi hur man använder nollornas funktion och andra exempel på tomma arrayer för att implementera dem i Python. Det här inlägget har visat oss hur man arbetar med numpy tomma arrayer i Python.