Python NumPy: 创建空的 ndarrays

在数据科学和机器学习领域，数据处理是至关重要的一环。而 NumPy 是 Python 中最常用的数值计算库之一，它提供了强大的 N 维数组对象 ndarray。今天，我们将学习如何创建空的 ndarray，以及它在实际应用中的一些示例。

什么是 ndarray？

ndarray 是 NumPy 中的核心数据结构，它可以存储多维数组。与 Python 原生列表相比，ndarray 的运算速度更快，且占用的内存更少，因此在处理大规模数据时，ndarray 是一个更优的选择。NumPy 提供了多种方式来创建 ndarray，其中包括创建空数组。

创建空的 ndarray

创建空的 ndarray 很简单，你可以使用 numpy.empty() 函数。这个函数会返回一个未初始化的数组，数组中的值是随机的。下面是一个基本的示例：

import numpy as np

# 创建一个 3x4 的空 ndarray
empty_array = np.empty((3, 4))
print(empty_array)

在上面的代码中，我们使用 numpy.empty() 创建了一个形状为 (3, 4) 的空数组。这意味着它将有 3 行和 4 列。

需要注意的是，返回的空数组中的数据并不是零，而是未初始化的随机值。由于未初始化，返回的值可能是任何数字，因此在使用这些值之前，最好先确认它们。

使用空数组的场景

虽然空数组的内容是随机的，但它在某些情况下仍然很有用。以下是一些常见场景：

  1. 占位符：当你需要一个固定形状的数组来存储将来的计算结果时，可以使用空数组作为占位符。
  2. 性能优化：如果你要填充大数组，使用空数组可以避免在数组初始化时占用额外的时间。你可以后续将数据填充到这个数组中。

以下示例展示了如何使用空数组以及填充它的方法：

import numpy as np

# 创建一个 2x3 的空 ndarray
result_array = np.empty((2, 3))

# 填充数组
result_array[0, :] = [1, 2, 3]
result_array[1, :] = [4, 5, 6]

print(result_array)

在这个示例中，我们创建了一个 2 行 3 列的空数组 result_array，并后续将数据填入数组中。

创建其他类型的数组

除了使用 empty() 之外，NumPy 还提供了一些其他方式来创建数组，例如 zeros() 和 ones()，分别用来创建所有元素为零或一的数组。这两个函数在需要预定义值的情境中非常有用。

# 创建一个 2x2 的零数组
zeros_array = np.zeros((2, 2))
print(zeros_array)

# 创建一个 2x2 的一数组
ones_array = np.ones((2, 2))
print(ones_array)

总结

在本文中，我们学习了如何使用 NumPy 创建空的 ndarray，以及如何利用这些空数组进行后续的数据操作。numpy.empty() 函数为我们提供了创建未初始化数组的能力，这在数据占位和性能优化方面有重要意义。

当你开始处理你的数据科学项目时，合理使用 NumPy 数组能够帮助你更高效地管理和清洗数据。如果你想获得更好的性能和资源管理能力，不妨尝试使用这些数组创建方法。

journey
    title 使用空 ndarray 进行数据处理
    section 创建空 ndarray
      创建空 ndarray : 5:  5
    section 填充数组
      填充结果 : 4:  4
    section 输出结果
      输出 ndarray : 3:  3

掌握创建和使用空 ndarray 的技巧，将为你的数据分析之旅提供强大的助力。进一步探索 NumPy 的其他功能，丰富你的数据处理工具箱吧！