Che cos'è una matrice vuota NumPy?
Senza inizializzare le voci, la funzione array Python NumPy empty() può essere utilizzata per creare un nuovo array delle forme e dei tipi specificati. Questa funzione accetta tre input e fornendo questi parametri, possiamo specificare il tipo e l'ordine di dati particolari. In questo post, esamineremo numpy.empty(syntax ) e l'utilizzo, che restituisce una matrice di dati non inizializzati con la forma, l'ordine e il tipo di dati specificati. Gli array di oggetti inizieranno con un valore di None.
Sintassi di NumPy Empty Array
Di seguito è riportata la sintassi completa per l'utilizzo di questa funzione:
I seguenti parametri si trovano nella sintassi. Ognuno di questi parametri ha una funzione.
| Nome parametro | Descrizione |
| Forma | Descrive la forma dell'array vuoto. Potrebbe essere un valore intero individuale o una tupla. |
| tipo d | Il tipo di dati per gli elementi della matrice è determinato da questo parametro facoltativo. Questo è numpy.float64 per impostazione predefinita. |
| ordine | Il metodo di memorizzazione dei dati multidimensionali è specificato da questo parametro opzionale. Ha le opzioni 'C' e 'F'. |
| piace | È un parametro basato sulla scelta. È un oggetto di riferimento che consente la creazione di array non compatibili con NumPy. |
Il ndarray di un array di dati non inizializzati con la forma, l'ordine e il tipo di dati specificati viene restituito dal metodo numpy.empty().
Successivamente, ti forniremo alcuni programmi di esempio che elaborano in dettaglio tale argomento.
Esempio 1:
Diamo un'occhiata a un esempio per vedere come viene implementato un array vuoto NumPy. Esistono due metodi per controllare un array NumPy vuoto. La funzione array di NumPy zero viene utilizzata nel primo e la funzione array vuota viene utilizzata nel secondo. Discuteremo l'uso della funzione di matrice vuota NumPy in questo esempio.
Il codice per implementare un metodo array vuoto è mostrato di seguito. Tuttavia, avere una funzione vuota non garantisce che i valori dell'array siano 0. Il semplice array vuoto NumPy è implementato nel codice specificato. Restituisce sempre elementi non inizializzati con la forma e il tipo di dati forniti. Lo screenshot del codice è mostrato qui.
importare intontitonuovo_arr = intontito. vuoto ( 4 )
Stampa ( nuovo_arr )
Dopo aver eseguito il codice, è possibile visualizzare l'output di seguito.
Il metodo numpy.array() può essere utilizzato per costruire un array vuoto semplicemente passandogli un elenco vuoto.
importare intontitonuova_lista = [ ]
nuovo_arr = intontito. Vettore ( nuova_lista )
Stampa ( nuovo_arr )
Di seguito è riportato il risultato in cui puoi vedere un array vuoto.
Discutiamo il secondo approccio, che è la funzione di matrice di numpy zero.
Esempio 2:
Qui abbiamo implementato una funzione di matrice numpy zero. Gli stessi parametri sono presenti anche nel metodo Numpy.zeros(). Questi sono ordine, forma e dtype.
Nell'immagine del codice viene data la forma dell'array che è [3,3]. Significa 3 righe e 3 colonne. Il tipo di dati è int.
importare intontitoarr_one = intontito. zeri ( [ 3 , 3 ] , tipo d = 'int' )
Stampa ( arr_one )
Qui puoi vedere una matrice di 3 righe e 3 colonne.
Esempio 3:
Qui viene utilizzato l'argomento float 'dtype' della funzione numpy.empty. Puoi vedere nel codice che abbiamo definito la forma e il tipo di dati dell'array vuoto, il che significa che possiamo dichiarare entrambi nell'esempio. Qui puoi vedere che l'array di 3 righe e 3 colonne verrà generato composto da valori float.
importare intontitouno = intontito. vuoto ( [ 3 , 3 ] , tipo d = galleggiante )
Stampa ( uno )
Utilizzare l'immagine seguente per comprendere l'esito della suddetta dichiarazione.
Esempio 4:
In questo esempio, useremo il parametro order della funzione 'C', che è per la forma di riga maggiore nello stile C. Le funzioni Numpy vengono importate e utilizzate. Con una funzione numpy vuota, abbiamo dichiarato la variabile 'arr2'. In questo caso, abbiamo passato la forma della funzione, il tipo di dati e l'ordine. Infine, proviamo a stampare il valore della variabile.
importare intontitoarr2 = intontito. vuoto ( [ 4 , 4 ] , tipo d = galleggiante , ordine = 'C' )
Stampa ( arr2 )
In questo caso, l'ordine è stato fornito alla funzione. Usa lo screenshot qui sotto per dimostrare il risultato del codice sopra menzionato.
Esempio 5:
In questo esempio, abbiamo modificato solo l'ordine dell'array che in questo caso è 'F'. Il codice rimanente è identico a quello sopra. Utilizzare l'immagine seguente per illustrare l'esito del suddetto codice:
importare intontitoarr2 = intontito. vuoto ( [ 4 , 4 ] , tipo d = galleggiante , ordine = 'F' )
Stampa ( arr2 )
Ecco il risultato:
Esempio 6:
In questo esempio è stata formata una matrice unidimensionale vuota. Solo in questo caso, utilizziamo una forma a parametro singolo. Utilizzare l'immagine del codice allegato per illustrare l'esito del codice sopra.
importare intontitooned_arr = intontito. vuoto ( forma = Due )
Stampa ( oned_arr )
L'esito è qui allegato:
Lo stesso esempio può essere eseguito senza alcun parametro. Il fatto che il risultato sia vuoto anche se passiamo semplicemente la dimensione della forma (che in questo caso è 4) come parametro indica che Python ci consente di farlo. L'immagine del codice è allegata qui per una migliore comprensione.
importare intontitooned_arr = intontito. vuoto ( 4 )
Stampa ( oned_arr )
Qui puoi vedere l'output:
Esempio 7:
Questo esempio riguarda l'array numpy vuoto bidimensionale. Le funzioni Numpy vengono importate e utilizzate. Con una funzione numpy vuota, abbiamo dichiarato la variabile 'twod_arr' e abbiamo passato la forma della funzione e il tipo di dati. Infine, proviamo a stampare il valore della variabile.
importare intontitodue_arr = intontito. vuoto ( forma = [ 3 , 4 ] , tipo d = int )
Stampa ( due_arr )
Qui puoi vedere che viene visualizzato un array di 3 righe e 4 colonne.
Conclusione
Hai imparato la sintassi fondamentale per gli array vuoti numpy dall'articolo di cui sopra. Inoltre, abbiamo scoperto come utilizzare la funzione degli zeri e altri array vuoti di esempio per implementarli in Python. Questo post ci ha mostrato come lavorare con array vuoti numpy in Python.