Wat is een NumPy lege array?
Zonder de vermeldingen te initialiseren, kan de Python NumPy-arrayfunctie lege() worden gebruikt om een nieuwe array van de opgegeven vormen en typen te bouwen. Deze functie accepteert drie invoer en door deze parameters op te geven, kunnen we het specifieke gegevenstype en de volgorde specificeren. In dit bericht zullen we numpy.empty(syntaxis)'s en gebruik doornemen, die een reeks niet-geïnitialiseerde gegevens retourneert met de opgegeven vorm, volgorde en gegevenstype. Objectmatrices beginnen met de waarde Geen.
Syntaxis van NumPy Empty Array
Het volgende is de volledige syntaxis voor het gebruik van deze functie:
De volgende parameters zijn te vinden in de syntaxis. Elk van deze parameters heeft een functie.
| Parameternaam | Beschrijving |
| Vorm geven aan | Het beschrijft de vorm van de lege array. Het kan een individuele integerwaarde of een tuple zijn. |
| dtype | Het datatype voor de array-items wordt bepaald door deze optionele parameter. Dit is standaard numpy.float64. |
| bestellen | De multidimensionale gegevensopslagmethode wordt gespecificeerd door deze optionele parameter. Het heeft de opties 'C' en 'F'. |
| Leuk vinden | Het is een op keuze gebaseerde parameter. Het is een referentieobject waarmee arrays kunnen worden gemaakt die niet NumPy-compatibel zijn. |
De ndarray van een array van niet-geïnitialiseerde gegevens met de opgegeven vorm, volgorde en gegevenstype wordt geretourneerd door de numpy.empty()-methode.
Vervolgens zullen we u enkele voorbeeldprogramma's geven die het genoemde onderwerp in detail uitwerken.
Voorbeeld 1:
Laten we een voorbeeld bekijken om te zien hoe een lege NumPy-array wordt geïmplementeerd. Er zijn twee methoden om een lege NumPy-array te controleren. De arrayfunctie van NumPy zero wordt in de eerste gebruikt en de lege arrayfunctie in de tweede. We zullen in dit voorbeeld het gebruik van de lege array-functie NumPy bespreken.
De code voor het implementeren van een lege array-methode wordt hieronder weergegeven. Het hebben van een lege functie garandeert echter niet dat de arraywaarden 0 zullen zijn. De eenvoudige lege NumPy-array is geïmplementeerd in de gegeven code. Het retourneert altijd niet-geïnitialiseerde items met de opgegeven vorm en gegevenstype. De schermafbeelding van de code wordt hier getoond.
importeren numpynieuwe_arr = numpig. leeg ( 4 )
afdrukken ( nieuwe_arr )
Nadat u de code hebt uitgevoerd, kunt u de onderstaande uitvoer bekijken.
De methode numpy.array() kan worden gebruikt om een lege array te construeren door er eenvoudig een lege lijst aan door te geven.
importeren numpynieuwe lijst = [ ]
nieuwe_arr = numpig. reeks ( nieuwe lijst )
afdrukken ( nieuwe_arr )
Hieronder ziet u het resultaat waarin u een lege array kunt zien.
Laten we de tweede benadering bespreken, namelijk de matrixfunctie van de numpy zero.
Voorbeeld 2:
Hier hebben we een numpy nul-arrayfunctie geïmplementeerd. Dezelfde parameters zijn ook aanwezig in de Numpy.zeros()-methode. Dit zijn volgorde, vorm en dtype.
In de code-afbeelding wordt de matrixvorm gegeven die [3,3] is. Het betekent 3 rijen en 3 kolommen. Het datatype is int.
importeren numpyarr_one = numpig. nullen ( [ 3 , 3 ] , dtype = 'int' )
afdrukken ( arr_one )
Hier ziet u een array van 3 rijen en 3 kolommen.
Voorbeeld 3:
Hier wordt het 'dtype' float-argument van de numpy.empty-functie gebruikt. Je kunt in de code zien dat we de vorm en het gegevenstype van de lege array hebben gedefinieerd, wat betekent dat we beide in het voorbeeld kunnen declareren. Hier kunt u zien dat de array van 3 rijen en 3 kolommen wordt gegenereerd, bestaande uit float-waarden.
importeren numpyeen = numpig. leeg ( [ 3 , 3 ] , dtype = vlot )
afdrukken ( een )
Gebruik de volgende afbeelding om de uitkomst van de bovengenoemde verklaring te begrijpen.
Voorbeeld 4:
In dit voorbeeld gebruiken we de orderparameter van de functie 'C', die voor rij-majeurvorm in de C-stijl is. Numpy-functies worden geïmporteerd en gebruikt. Met een lege numpy-functie hebben we de variabele 'arr2' gedeclareerd. In dit geval hebben we de functievorm, het gegevenstype en de volgorde doorgegeven. Ten slotte proberen we de waarde van de variabele af te drukken.
importeren numpyarr2 = numpig. leeg ( [ 4 , 4 ] , dtype = vlot , bestellen = 'C' )
afdrukken ( arr2 )
In dit geval is de bestelling aan de functie verstrekt. Gebruik de onderstaande schermafbeelding om het resultaat van de bovengenoemde code te demonstreren.
Voorbeeld 5:
In dit voorbeeld hebben we alleen de volgorde van de array gewijzigd, in dit geval 'F'. De overige code is identiek aan die hierboven. Gebruik de volgende afbeelding om de uitkomst van de bovengenoemde code te illustreren:
importeren numpyarr2 = numpig. leeg ( [ 4 , 4 ] , dtype = vlot , bestellen = 'F' )
afdrukken ( arr2 )
Hier is het resultaat:
Voorbeeld 6:
In dit voorbeeld is een lege eendimensionale array gevormd. Alleen in dit geval gebruiken we een enkele parametervorm. Gebruik de bijgevoegde codeafbeelding om het resultaat van de bovenstaande code te illustreren.
importeren numpyoneed_arr = numpig. leeg ( vorm geven aan = twee )
afdrukken ( oneed_arr )
De uitkomst is hier bijgevoegd:
Hetzelfde voorbeeld kan worden uitgevoerd zonder parameters. Het feit dat het resultaat leeg is, hoewel we gewoon de vormgrootte (in dit geval 4) als parameter doorgeven, geeft aan dat Python ons toestaat om dit te bereiken. De code-afbeelding is hier bijgevoegd voor een beter begrip.
importeren numpyoneed_arr = numpig. leeg ( 4 )
afdrukken ( oneed_arr )
Hier zie je de uitvoer:
Voorbeeld 7:
Dit voorbeeld gaat over de tweedimensionale lege numpy-array. Numpy-functies worden geïmporteerd en gebruikt. Met een lege numpy-functie hebben we de variabele 'twod_arr' gedeclareerd en hebben we de functievorm en het gegevenstype doorgegeven. Ten slotte proberen we de waarde van de variabele af te drukken.
importeren numpytwod_arr = numpig. leeg ( vorm geven aan = [ 3 , 4 ] , dtype = int )
afdrukken ( twod_arr )
Hier kunt u zien dat de matrix met 3 rijen en 4 kolommen wordt weergegeven.
Conclusie
U hebt de fundamentele syntaxis voor numpy lege arrays uit het bovengenoemde artikel geleerd. Bovendien hebben we ontdekt hoe we de functie van de nullen en andere lege arrays kunnen gebruiken om ze in Python te implementeren. Dit bericht heeft ons laten zien hoe we kunnen werken met numpy lege arrays in Python.