importnumpyasnp# 创建一个空的一维数组empty_array=np.array([])print("numpyarray.com")ifempty_array.size==0elseprint("Array is not empty") Python Copy Output: 示例代码 4:使用shape属性检查数组是否为空 importnumpyasnp# 创建一个空的二维数组empty_array=np.array([[]])print("numpyarray.com")...
import numpy as np x = np.empty(5) print(x) x = np.empty((3, 2)) print(x) x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) y = np.empty_like(x) print(y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. [1. 1. 1. 1. 1.] [[1. 1.] [1. 1.] [1. 1.]] [[0...
a = numpy.array([1, 2, 3]) if(a.size == 0): print("The given Array is empty") 其他: print("The array = ", a) 输出如下: 在上面的代码中,有三个元素,因此这个数组不是空的,if条件将返回false。 如果没有元素,if条件将变为true,并将显示空白数组。 如果我们的数组等于: a = numpy.arr...
简介: numpy重新学习系列(8)---如何用np.empty创建一个未初始化的array # 用法几乎和np.ones,np.zeros一样 # 参考np.zeros的用法 # 比较值得探索的是,初始化的值,是否一样 import numpy as np文章标签: Python 关键词: NumPy array NumPy学习 学习array NumPy重新学习 NumPy未初始化 ...
array：创建数组 dtype：指定数据类型 zeros：创建数据全为0 ones：创建数据全为1 empty：创建数据接近0...
使用np.zeros()、np.ones()、np.full() 或np.empty() 创建特定填充值的数组。 使用方式: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np # 创建全零数组 zeros_array = np.zeros((2, 3)) print("全零数组:\n", zeros_array) # 创建全一数组 ones_array = np.ones((2...
like(optional)- reference object to create arrays that are not NumPy arrays empty() Return Value Theempty()method returns the array of given shape, order, and datatype filled with arbitrary data. Example 1: Create Array With empty()
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 下面是测试程序: # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---Matrix--- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # 随机数矩阵 print('原矩阵:'...
在NumPy中有两个函数,一个是numpy.random.rand(),另一个是numpy.empty()。两个函数的输出相同。代码: >>> import numpy as np >>> np.random.rand(3,2) array([[0.54372255, 0.68730993], [0.97759727, 0.39876009], [0.47325882, 0.57949219]]) >>> np.empty([3,2]) array([[0.54372255, 0.68730993...
array(data) print(arr) print(arr.dtype) ''' [1 2 3 4 5] int32 ''' data= [[1,2,3,4], [5,6,7,8]] arr = np.array(data) print(arr.shape) ''' (2, 4) ''' print(np.zeros(10)) print(np.zeros((3,6))) print(np.empty((2,3,2))) # without init ''' [0. 0...