Was ist ein leeres NumPy-Array?
Ohne Einträge zu initialisieren, kann die Python-Array-Funktion NumPy empty() verwendet werden, um ein neues Array der angegebenen Formen und Typen zu erstellen. Diese Funktion akzeptiert drei Eingaben und durch Angabe dieser Parameter können wir den jeweiligen Datentyp und die Reihenfolge spezifizieren. In diesem Beitrag werden wir die Verwendung von numpy.empty(syntax ) durchgehen, die ein Array nicht initialisierter Daten mit der angegebenen Form, Reihenfolge und dem angegebenen Datentyp zurückgibt. Objektarrays beginnen mit dem Wert None.
Syntax von NumPy Empty Array
Das Folgende ist die vollständige Syntax für die Verwendung dieser Funktion:
Die folgenden Parameter finden sich in der Syntax. Jeder dieser Parameter hat eine Funktion.
| Parametername | Beschreibung |
| Form | Es beschreibt die Form des leeren Arrays. Dies kann ein einzelner ganzzahliger Wert oder ein Tupel sein. |
| dtyp | Der Datentyp für die Array-Elemente wird durch diesen optionalen Parameter bestimmt. Dies ist standardmäßig numpy.float64. |
| bestellen | Die mehrdimensionale Datenspeichermethode wird durch diesen optionalen Parameter angegeben. Es hat die Optionen „C“ und „F“. |
| wie | Es ist ein wahlbasierter Parameter. Es ist ein Referenzobjekt, das die Erstellung von Arrays ermöglicht, die nicht NumPy-kompatibel sind. |
Das ndarray eines Arrays nicht initialisierter Daten mit der angegebenen Form, Reihenfolge und dem angegebenen Datentyp wird von der Methode numpy.empty() zurückgegeben.
Als nächstes werden wir Ihnen einige Beispielprogramme zur Verfügung stellen, die das genannte Thema im Detail ausarbeiten.
Beispiel 1:
Sehen wir uns ein Beispiel an, um zu sehen, wie ein leeres NumPy-Array implementiert wird. Es gibt zwei Methoden zum Überprüfen eines leeren NumPy-Arrays. Die Array-Funktion von NumPy Null wird im ersten und die leere Array-Funktion im zweiten verwendet. Wir werden in diesem Beispiel die Verwendung der leeren Array-Funktion von NumPy besprechen.
Der Code zum Implementieren einer leeren Array-Methode wird unten gezeigt. Eine leere Funktion garantiert jedoch nicht, dass die Array-Werte 0 sind. Das einfache leere NumPy-Array ist im angegebenen Code implementiert. Es gibt immer nicht initialisierte Elemente mit bereitgestellter Form und Datentyp zurück. Der Screenshot des Codes wird hier gezeigt.
importieren taubneu_arr = taub. leer ( 4 )
drucken ( neu_arr )
Nachdem Sie den Code ausgeführt haben, können Sie die Ausgabe unten anzeigen.
Die Methode numpy.array() kann verwendet werden, um ein leeres Array zu erstellen, indem ihr einfach eine leere Liste übergeben wird.
importieren taubneue Liste = [ ]
neu_arr = taub. Reihe ( neue Liste )
drucken ( neu_arr )
Unten ist das Ergebnis, in dem Sie ein leeres Array sehen können.
Lassen Sie uns den zweiten Ansatz diskutieren, der die Array-Funktion der numpy Null ist.
Beispiel 2:
Hier haben wir eine Numpy-Zero-Array-Funktion implementiert. Dieselben Parameter sind auch in der Numpy.zeros()-Methode vorhanden. Dies sind Reihenfolge, Form und Typ.
Im Codebild ist die Array-Form angegeben, die [3,3] ist. Es bedeutet 3 Zeilen und 3 Spalten. Der Datentyp ist int.
importieren taubarr_one = taub. Nullen ( [ 3 , 3 ] , dtyp = 'int' )
drucken ( arr_one )
Hier sehen Sie ein Array aus 3 Zeilen und 3 Spalten.
Beispiel 3:
Hier wird das Float-Argument „dtype“ der Funktion „numpy.empty“ verwendet. Sie können im Code sehen, dass wir die Form und den Datentyp des leeren Arrays definiert haben, was bedeutet, dass wir im Beispiel beides deklarieren können. Hier können Sie sehen, dass das Array aus 3 Zeilen und 3 Spalten generiert wird, das aus Float-Werten besteht.
importieren taubeines = taub. leer ( [ 3 , 3 ] , dtyp = schweben )
drucken ( eines )
Verwenden Sie das folgende Bild, um das Ergebnis der oben genannten Erklärung zu verstehen.
Beispiel 4:
In diesem Beispiel verwenden wir den Parameter „order“ der Funktion „C“, die für die Zeilenhauptform im C-Stil steht. Numpy-Funktionen werden importiert und verwendet. Mit einer leeren numpy-Funktion haben wir die Variable ‚arr2‘ deklariert. In diesem Fall haben wir die Funktionsform, den Datentyp und die Reihenfolge übergeben. Schließlich versuchen wir, den Wert der Variablen zu drucken.
importieren taubarr2 = taub. leer ( [ 4 , 4 ] , dtyp = schweben , bestellen = 'C' )
drucken ( arr2 )
In diesem Fall wurde die Bestellung an die Funktion übergeben. Verwenden Sie den folgenden Screenshot, um das Ergebnis des oben genannten Codes zu demonstrieren.
Beispiel 5:
In diesem Beispiel haben wir nur die Reihenfolge des Arrays geändert, die in diesem Fall „F“ ist. Der restliche Code ist mit dem oben identisch. Verwenden Sie das folgende Bild, um das Ergebnis des oben genannten Codes zu veranschaulichen:
importieren taubarr2 = taub. leer ( [ 4 , 4 ] , dtyp = schweben , bestellen = 'F' )
drucken ( arr2 )
Hier ist das Ergebnis:
Beispiel 6:
In diesem Beispiel wurde ein leeres eindimensionales Array gebildet. Nur in diesem Fall verwenden wir eine einzelne Parameterform. Verwenden Sie das angehängte Codebild, um das Ergebnis des obigen Codes zu veranschaulichen.
importieren tauboned_arr = taub. leer ( Form = zwei )
drucken ( oned_arr )
Das Ergebnis ist hier angehängt:
Dasselbe Beispiel kann ohne Parameter ausgeführt werden. Die Tatsache, dass das Ergebnis leer ist, obwohl wir einfach die Formgröße (in diesem Fall 4) als Parameter übergeben, zeigt, dass Python uns dies ermöglicht. Das Codebild ist hier zum besseren Verständnis angehängt.
importieren tauboned_arr = taub. leer ( 4 )
drucken ( oned_arr )
Hier sieht man die Ausgabe:
Beispiel 7:
In diesem Beispiel geht es um das zweidimensionale leere numpy-Array. Numpy-Funktionen werden importiert und verwendet. Mit einer leeren numpy-Funktion haben wir die Variable „twod_arr“ deklariert und die Funktionsform und den Datentyp übergeben. Schließlich versuchen wir, den Wert der Variablen zu drucken.
importieren taubtwod_arr = taub. leer ( Form = [ 3 , 4 ] , dtyp = int )
drucken ( twod_arr )
Hier sehen Sie, dass ein Array mit 3 Zeilen und 4 Spalten angezeigt wird.
Fazit
Sie haben die grundlegende Syntax für numpy leere Arrays aus dem oben genannten Artikel gelernt. Außerdem haben wir entdeckt, wie man die Nullstellenfunktion und andere leere Beispiel-Arrays verwendet, um sie in Python zu implementieren. Dieser Beitrag hat uns gezeigt, wie man mit numpy leeren Arrays in Python arbeitet.