NumPy 创建数组
ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。
numpy.empty
numpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组（空数组,随机数值）：
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
参数说明：
参数描述
shape
数组形状
dtype
数据类型，可选
order
有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序。
下面是一个创建空数组的实例：
实例
import numpy as np
x = np.empty([3,2], dtype = int) # 3行2列的随机数组
print (x)
输出结果为：
[[ 6917529027641081856 5764616291768666155]
[ 6917529027641081859 -5764598754299804209]
[ 4497473538 844429428932120]]
注意 − 数组元素为随机值，因为它们未初始化。
numpy.zeros
创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充：
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
参数说明：
参数描述
shape
数组形状
dtype
数据类型，可选
order
'C' 用于 C 的行数组，或者 'F' 用于 FORTRAN 的列数组
实例
import numpy as np
# 默认为浮点数
x = np.zeros(5)
print(x)
# 设置类型为整数
y = np.zeros((5,), dtype = np.int) # 5个元素
print(y)
# 自定义类型
z = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # 2行 2列
print(z)
输出结果为：
[0. 0. 0. 0. 0.]
[0 0 0 0 0]
[[(0, 0) (0, 0)]
[(0, 0) (0, 0)]]
numpy.ones
创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充：
numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
参数说明：
参数描述
shape
数组形状
dtype
数据类型，可选
order
'C' 用于 C 的行数组，或者 'F' 用于 FORTRAN 的列数组
实例
import numpy as np
# 默认为浮点数
x = np.ones(5) # 5个元素
print(x)
# 自定义类型
x = np.ones([2,2], dtype = int) # 2行 2列
print(x)
输出结果为：
[1. 1. 1. 1. 1.]
[[1 1]
[1 1]]
对应二维数组来说，shape[0] 为行的数量，shape[1]为列的数量。
ref
https://www.runoob.com/numpy/numpy-array-creation.html
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