在 Numpy 中返回一个新的三维数组，不初始化条目，并按行优先顺序存储数据
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/2 16:22:17
要返回一个新的三维数组，不初始化条目，请使用 Python Numpy 中的 numpy.empty() 方法。第一个参数是空数组的形状。使用"order"参数更改顺序。我们将顺序设置为"C"，即 C 风格，这意味着在内存中按行优先顺序存储数据。
dtype 是数组所需的输出数据类型，例如 numpy.int8。默认值为 numpy.float64。该顺序指示在内存中以行优先(C 语言风格)还是列优先(Fortran 语言风格)存储多维数据。
函数 empty() 返回一个未初始化(任意)数据的数组，该数组具有给定的形状、数据类型和顺序。对象数组将被初始化为 None。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
使用 Python Numpy 中的 numpy.empty() 方法返回一个新的三维数组，无需初始化任何条目 −
arr = np.empty([3, 3, 3], order ='C')
显示数组 −
print("数组...
",arr)
获取数组的类型 −
print("
数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("
我们的数组维度...
", arr.ndim)
获取数组中元素的数量 −
print("
元素数量...
", arr.size)
示例
import numpy as np
# 要返回一个新的三维数组(不初始化条目)，请使用 Python Numpy 中的 numpy.empty() 方法。
# 第一个参数是空数组的形状。
# 使用"order"参数更改顺序。
# 我们将顺序设置为"C"，即 C 风格，这意味着数据在内存中按行优先顺序存储。
arr = np.empty([3, 3, 3], order ='C')
# 显示数组
print("数组...
",arr)
# 获取数组的类型
print("
数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
我们的数组维度...
", arr.ndim)
# 获取数组中元素的数量
print("
元素数量...
", arr.size)
输出
数组... [[[4.68766032e-310 0.00000000e+000 6.90902455e-310] [6.90902455e-310 6.90902455e-310 6.90902456e-310] [6.90902289e-310 6.90888919e-310 6.90902455e-310]] [[6.90902301e-310 6.90888917e-310 6.90888917e-310] [6.90902454e-310 6.90902454e-310 6.90888917e-310] [6.90902455e-310 6.90902451e-310 6.90902456e-310]] [[6.90888917e-310 6.90902455e-310 6.90888917e-310] [6.90902457e-310 6.90902453e-310 6.90888917e-310] [6.90902456e-310 6.90902455e-310 1.10670705e-321]]] 数组类型... float64 我们的数组维度... 3 元素数量... 27
