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：
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)
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 = int)
print(y)
# 自定义类型
z = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
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)
print(x)
# 自定义类型
x = np.ones([2,2], dtype = int)
print(x)
输出结果为：
[1. 1. 1. 1. 1.] [[1 1] [1 1]]
numpy.zeros_like
numpy.zeros_like 用于创建一个与给定数组具有相同形状的数组，数组元素以 0 来填充。
numpy.zeros 和 numpy.zeros_like 都是用于创建一个指定形状的数组，其中所有元素都是 0。
它们之间的区别在于：numpy.zeros 可以直接指定要创建的数组的形状，而 numpy.zeros_like 则是创建一个与给定数组具有相同形状的数组。
numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)
参数说明：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| a | 给定要创建相同形状的数组 |
| dtype | 创建的数组的数据类型 |
| order | 数组在内存中的存储顺序，可选值为 'C'（按行优先）或 'F'（按列优先），默认为 'K'（保留输入数组的存储顺序） |
| subok | 是否允许返回子类，如果为 True，则返回一个子类对象，否则返回一个与 a 数组具有相同数据类型和存储顺序的数组 |
| shape | 创建的数组的形状，如果不指定，则默认为 a 数组的形状。 |
创建一个与 arr 形状相同的，所有元素都为 0 的数组：
实例
import numpy as np
# 创建一个 3x3 的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 创建一个与 arr 形状相同的，所有元素都为 0 的数组
zeros_arr = np.zeros_like(arr)
print(zeros_arr)
输出结果为：
[[0 0 0] [0 0 0] [0 0 0]]
numpy.ones_like
numpy.ones_like 用于创建一个与给定数组具有相同形状的数组，数组元素以 1 来填充。
numpy.ones 和 numpy.ones_like 都是用于创建一个指定形状的数组，其中所有元素都是 1。
它们之间的区别在于：numpy.ones 可以直接指定要创建的数组的形状，而 numpy.ones_like 则是创建一个与给定数组具有相同形状的数组。
numpy.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)
参数说明：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| a | 给定要创建相同形状的数组 |
| dtype | 创建的数组的数据类型 |
| order | 数组在内存中的存储顺序，可选值为 'C'（按行优先）或 'F'（按列优先），默认为 'K'（保留输入数组的存储顺序） |
| subok | 是否允许返回子类，如果为 True，则返回一个子类对象，否则返回一个与 a 数组具有相同数据类型和存储顺序的数组 |
| shape | 创建的数组的形状，如果不指定，则默认为 a 数组的形状。 |
创建一个与 arr 形状相同的，所有元素都为 1 的数组：
实例
import numpy as np
# 创建一个 3x3 的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 创建一个与 arr 形状相同的，所有元素都为 1 的数组
ones_arr = np.ones_like(arr)
print(ones_arr)
输出结果为：
[[1 1 1] [1 1 1] [1 1 1]]