Python中np.empty函數的用法

1. 引言

在Python編程中，NumPy是一個重要的庫，它提供了大量用於數值計算的函數和數據類型。其中，np.empty函數是一種用於創建指定大小和數據類型的數組的函數。本文將詳細介紹np.empty函數的用法和特性。

2. np.empty函數的基本用法

np.empty函數是一個用於創建指定大小和數據類型的空數組的函數，其基本用法如下：

import numpy as np
np.empty(shape, dtype=float, order='C')

其中，參數說明如下：

• shape: 數組的形狀，用元組表示
• dtype: 數組的數據類型，默認為float64
• order: 數組元素在存儲器中的順序，可選值為’C’和’F’，默認為’C’

示例代碼：

import numpy as np
# 創建一個形狀為(2,3)的空數組
a = np.empty((2,3), int)
print(a)

輸出結果：

[[0 0 0]
 [0 0 0]]

可以看到，np.empty函數創建了一個二維數組，形狀為(2,3)，數據類型為int，但是數組的內容並沒有被賦值，而是保留了一些未知的值。這是因為np.empty函數並不會為新數組分配內存或者初始化數組元素，而是直接使用內存中的未使用空間。

3. np.empty函數的高級用法

3.1 改變存儲順序

np.empty函數可以根據參數order來指定數組元素的存儲順序。例如，當order=’F’時，數組元素按列主序（column-major）存儲，這種存儲方式在一些科學計算中比較適用，因為它可以提高數據訪問效率。

示例代碼：

import numpy as np
# 創建一個形狀為(2,3)的空數組，使用列主序存儲
a = np.empty((2,3), int, order='F')
print(a)

輸出結果：

[[  8753952728  871240108697  8753952720]
 [955488495992  872984122649  871240108728]]

可以看到，使用列主序存儲，數組元素的存儲順序與前面的示例不同，這是由於數組元素在內存中的分布方式不同導致的。

3.2 分配塊內存

除了創建空數組，np.empty函數還可以用於分配已知大小的塊內存，通過numba庫的@jit(nopython=True)裝飾器，可以進一步提高訪問速度。

示例代碼：

import numpy as np
from numba import jit

@jit(nopython=True)
def allocate_memory(n):
    return np.empty(n)

a = allocate_memory(1000000)
print(a)

輸出結果：

[  4.66221534e-310   2.66481202e-316   3.94294408e+180 ...  1.84322876e-310
   0.00000000e+000   0.00000000e+000]

可以看到，np.empty函數分配了1000000個元素的空數組，並通過numba庫的@jit(nopython=True)裝飾器構成Numba函數，進一步提高訪問速度。

3.3 比較numpy的三種創建數組的方式

與np.empty函數相似的還有numpy的另外兩種創建數組的方式，分別是np.zeros和np.ones。

• np.zeros函數可以創建指定形狀和數據類型的全0數組
• np.ones函數可以創建指定形狀和數據類型的全1數組

由於與np.empty函數的使用方式類似，這裡不再贅述，下面的代碼演示了它們之間的使用差異。

import numpy as np

# 創建一個形狀為(2,3)的全0數組
a = np.zeros((2,3), int)
print(a)

# 創建一個形狀為(2,3)的全1數組
b = np.ones((2,3), int)
print(b)

# 創建一個形狀為(2,3)的空數組，使用列主序存儲
c = np.empty((2,3), int, order='F')
print(c)

輸出結果：

[[0 0 0]
 [0 0 0]]
[[1 1 1]
 [1 1 1]]
[[     142732 262818444497 -743112966944]
 [           0           0 -746215353040]]

以上結果是因為,np.zeros函數將數組中的所有元素都賦值為0，np.ones函數將數組中的所有元素都賦值為1，而np.empty函數並不會為新數組分配內存或者初始化數組元素，而是直接使用內存中的未使用空間。

4. 總結

本文介紹了Python中np.empty函數的用法，包括基本用法和高級用法。在Python編程中，np.empty函數通常用於創建已知大小的塊內存或者創建指定大小和數據類型的空數組，並且通過參數order可以指定數組元素的存儲順序，通過Numba優化可以進一步提高數組訪問速度。此外，np.empty函數與np.zeros和np.ones函數的差異在於，前者並不會為新數組分配內存或者初始化數組元素，而是直接使用內存中的未使用空間。