Mảng trống NumPy là gì?
Không cần khởi tạo các mục nhập, hàm mảng NumPy trống () trong Python có thể được sử dụng để xây dựng một mảng mới với các hình dạng và kiểu được chỉ định. Hàm này chấp nhận ba đầu vào và bằng cách đưa ra các tham số này, chúng tôi có thể chỉ định loại dữ liệu và thứ tự cụ thể. Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét và cách sử dụng numpy.empty (cú pháp), nó trả về một mảng dữ liệu chưa được khởi tạo với hình dạng, thứ tự và kiểu dữ liệu được chỉ định. Mảng đối tượng sẽ bắt đầu với giá trị Không có.
Cú pháp của Mảng trống NumPy
Sau đây là cú pháp đầy đủ để sử dụng hàm này:
Các tham số sau được tìm thấy trong cú pháp. Mỗi tham số này có một chức năng.
| Tên thông số | Sự mô tả |
| Hình dạng | Nó mô tả hình dạng của mảng trống. Nó có thể là một giá trị số nguyên riêng lẻ hoặc một bộ giá trị. |
| dtype | Kiểu dữ liệu cho các mục mảng được xác định bởi tham số tùy chọn này. Đây là numpy.float64 theo mặc định. |
| gọi món | Phương pháp lưu trữ dữ liệu đa chiều được chỉ định bởi tham số tùy chọn này. Nó có các tùy chọn ‘C’ và ‘F’. |
| giống | Nó là một tham số dựa trên sự lựa chọn. Nó là một đối tượng tham chiếu cho phép tạo các mảng không tương thích với NumPy. |
Mảng ndarray của một mảng dữ liệu chưa được khởi tạo có dạng, thứ tự và kiểu dữ liệu được chỉ định được trả về bởi phương thức numpy.empty ().
Tiếp theo, chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn một số chương trình ví dụ về chủ đề đã nói một cách chi tiết.
Ví dụ 1:
Chúng ta hãy xem một ví dụ để xem cách một mảng trống NumPy được triển khai như thế nào. Có hai phương pháp để kiểm tra một mảng trống NumPy. Hàm mảng của NumPy zero được sử dụng trong lần đầu tiên và hàm mảng trống được sử dụng trong lần thứ hai. Chúng ta sẽ thảo luận về việc sử dụng hàm mảng trống NumPy trong ví dụ này.
Mã để triển khai một phương thức trống mảng được hiển thị bên dưới. Tuy nhiên, việc có một hàm trống không đảm bảo rằng các giá trị của mảng sẽ bằng 0. Mảng trống NumPy đơn giản được thực hiện trong đoạn mã đã cho. Nó luôn trả về các mục chưa được khởi tạo với hình dạng và kiểu dữ liệu được cung cấp. Ảnh chụp màn hình của mã được hiển thị ở đây.
nhập khẩu numpynew_arr = numpy. trống rỗng ( 4 )
in ( new_arr )
Sau khi chạy mã, bạn có thể xem kết quả bên dưới.
Phương thức numpy.array () có thể được sử dụng để tạo một mảng trống bằng cách chỉ cần chuyển một danh sách trống cho nó.
nhập khẩu numpydanh sách mới = [ ]
new_arr = numpy. mảng ( danh sách mới )
in ( new_arr )
Dưới đây là kết quả mà bạn có thể thấy một mảng trống.
Hãy để chúng tôi thảo luận về cách tiếp cận thứ hai, đó là hàm mảng số không numpy.
Ví dụ 2:
Ở đây chúng tôi đã triển khai một hàm mảng số 0 numpy. Các tham số tương tự cũng có trong phương thức Numpy.zeros (). Đây là thứ tự, hình dạng và loại.
Trong hình ảnh mã, hình dạng mảng được đưa ra là [3,3]. Nó có nghĩa là 3 hàng và 3 cột. Kiểu dữ liệu là int.
nhập khẩu numpyarr_one = numpy. số không ( [ 3 , 3 ] , dtype = 'int' )
in ( arr_one )
Tại đây, bạn có thể thấy một mảng gồm 3 hàng và 3 cột.
Ví dụ 3:
Ở đây, đối số float ‘dtype’ của hàm numpy.empty được sử dụng. Bạn có thể thấy trong đoạn mã, chúng ta đã xác định hình dạng và kiểu dữ liệu của mảng trống, có nghĩa là chúng ta có thể khai báo cả hai trong ví dụ. Ở đây, bạn có thể thấy rằng mảng 3 hàng và 3 cột sẽ được tạo ra bao gồm các giá trị float.
nhập khẩu numpymột = numpy. trống rỗng ( [ 3 , 3 ] , dtype = trôi nổi )
in ( một )
Sử dụng hình ảnh sau để hiểu kết quả của tuyên bố nói trên.
Ví dụ 4:
Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ sử dụng tham số thứ tự của hàm ‘C’, dành cho dạng hàng-chính trong kiểu C. Các hàm Numpy được nhập và sử dụng. Với một hàm numpy rỗng, chúng tôi đã khai báo biến ‘arr2’. Trong trường hợp này, chúng tôi đã chuyển hình dạng hàm, kiểu dữ liệu và thứ tự. Cuối cùng, chúng tôi cố gắng in giá trị của biến.
nhập khẩu numpyarr2 = numpy. trống rỗng ( [ 4 , 4 ] , dtype = trôi nổi , gọi món = 'C' )
in ( arr2 )
Trong trường hợp này, đơn đặt hàng đã được cung cấp cho hàm. Sử dụng ảnh chụp màn hình bên dưới để chứng minh kết quả của mã nói trên.
Ví dụ 5:
Trong ví dụ này, chúng tôi chỉ thay đổi thứ tự của mảng là 'F' trong trường hợp này. Đoạn mã còn lại giống với đoạn mã trên. Sử dụng hình ảnh sau để minh họa kết quả của đoạn mã nói trên:
nhập khẩu numpyarr2 = numpy. trống rỗng ( [ 4 , 4 ] , dtype = trôi nổi , gọi món = 'F' )
in ( arr2 )
Đây là kết quả:
Ví dụ 6:
Trong ví dụ này, một mảng một chiều trống đã được hình thành. Chỉ trong trường hợp này, chúng tôi sử dụng một hình dạng tham số duy nhất. Sử dụng hình ảnh mã đính kèm để minh họa kết quả của đoạn mã trên.
nhập khẩu numpyoned_arr = numpy. trống rỗng ( hình dạng = hai )
in ( oned_arr )
Kết quả được đính kèm ở đây:
Ví dụ tương tự có thể được chạy mà không có bất kỳ tham số nào. Thực tế là kết quả trống mặc dù chúng ta chỉ cần chuyển kích thước hình dạng (trong trường hợp này là 4) dưới dạng tham số cho thấy rằng Python cho phép chúng ta thực hiện điều này. Hình ảnh mã được đính kèm ở đây để bạn hiểu rõ hơn.
nhập khẩu numpyoned_arr = numpy. trống rỗng ( 4 )
in ( oned_arr )
Ở đây bạn có thể xem kết quả:
Ví dụ 7:
Ví dụ này là về mảng numpy rỗng hai chiều. Các hàm Numpy được nhập và sử dụng. Với một hàm numpy trống, chúng tôi đã khai báo biến ‘twod_arr’ và chúng tôi đã chuyển hình dạng và kiểu dữ liệu của hàm. Cuối cùng, chúng tôi cố gắng in giá trị của biến.
nhập khẩu numpytwod_arr = numpy. trống rỗng ( hình dạng = [ 3 , 4 ] , dtype = int )
in ( twod_arr )
Ở đây bạn có thể thấy rằng mảng 3 hàng và 4 cột được hiển thị.
Sự kết luận
Bạn đã học được cú pháp cơ bản cho mảng trống rỗng từ bài viết nói trên. Ngoài ra, chúng tôi đã khám phá ra cách sử dụng hàm số không và các mảng trống ví dụ khác để triển khai chúng trong Python. Bài đăng này đã chỉ cho chúng ta cách làm việc với các mảng trống rỗng trong Python.