numpy.ma.empty

ma.empty(shape, dtype=float, order='C', *, device=None, like=None)=<numpy.ma.core._convert2ma object>

Возвращает новый массив заданной формы и типа без инициализации элементов.

Parameters:

shapeint или кортеж из int

Форма пустого массива, например, (2, 3) или 2.

dtypeтип данных, необязательно

Желаемый тип данных выходного массива, например, numpy.int8. По умолчанию numpy.float64.

order{‘C’, ‘F’}, необязательно, по умолчанию: ‘C’

Определяет, хранить ли многомерные данные в порядке строк (C-стиль) или столбцов (Fortran-стиль) в памяти.

devicestr, необязательно

Устройство, на котором разместить созданный массив. По умолчанию: None. Только для межпротокольной совместимости Array-API, поэтому, если передано, должно быть "cpu".

В версии 2.0.0.

likearray_like, необязательно

Объект-ссылка, позволяющая создавать массивы, которые не являются массивами NumPy. Если введенный массив-подобный объект поддерживает протокол __array_function__, результат будет определен им. В этом случае он гарантирует создание объекта массива, совместимого с тем, который передан в этом аргументе.

В версии 1.20.0.

Returns:

outMaskedArray

Массив с неинициализированными (произвольными) данными заданной формы, типа и порядка. Объектные массивы будут инициализированы None.

См. также

empty_like

Возвращает пустой массив с формой и типом входных данных.

ones

Возвращает новый массив с элементами, установленным равными единице.

zeros

Возвращает новый массив с элементами, установленным равными нулю.

full

Возвращает новый массив заданной формы, заполненный значением.

Примечания

В отличие от других функций создания массивов (например, zeros, ones, full), empty не инициализирует значения массива и поэтому может быть немного быстрее. Однако значения, хранящиеся в только что выделенном массиве, произвольны. Для воспроизводимого поведения обязательно установите каждый элемент массива перед чтением.

Примеры

>>> np.empty([2, 2])
array([[ -9.74499359e+001,   6.69583040e-309],
       [  2.13182611e-314,   3.06959433e-309]])         #uninitialized

>>> np.empty([2, 2], dtype=int)
array([[-1073741821, -1067949133],
       [  496041986,    19249760]])                     #uninitialized