参考：Creating Empty Numpy Array

Numpy 是一个开源的 Python 扩展库，用于科学计算和数据分析。它提供了高性能的多维数组对象，以及在这些数组上进行的各种操作。

在 Numpy 中，可以使用 numpy 模块的 empty 函数来创建一个空的 Numpy 数组。下面我们将详细介绍如何使用该函数创建空的数组，并进行一些简单的操作。

创建空的一维数组

首先，我们导入 numpy 模块，然后使用 empty 函数创建一个空的一维数组。empty 函数接受一个元组作为参数，用于指定数组的形状。例如，我们创建一个形状为 (5,) 的一维数组：

import numpy as np

arr = np.empty((5,))
print(arr)

输出结果为：

可以看到，创建的空数组中包含的是一些随机的浮点数。这是因为 empty 函数只是分配了一些内存空间，并没有对数组进行初始化。

创建空的多维数组

除了一维数组，我们还可以使用 empty 函数创建多维数组。只需将形状参数指定为一个元组即可。例如，我们创建一个形状为 (3, 4) 的二维数组：

import numpy as np

arr = np.empty((3, 4))
print(arr)

输出结果为：

同样地，创建的空数组中包含的是一些随机的浮点数。

数组的数据类型

Numpy 数组除了具有形状外，还具有数据类型。在创建数组时，可以通过 dtype 参数指定数据类型。例如，我们创建一个 64 位整数类型的数组：

import numpy as np

arr = np.empty((2, 2), dtype=np.int64)
print(arr)

输出结果为：

在创建数组时，如果没有指定数据类型，默认会使用浮点数类型。

指定数组的初始值

如果想要创建一个空数组，并指定数组的初始值，可以使用 zeros 函数或 ones 函数。zeros 函数创建一个全部为零的数组，而 ones 函数创建一个全部为一的数组。这两个函数的使用方法与 empty 函数相同。

例如，创建一个全部为零的形状为 (3, 3) 的二维数组：

import numpy as np

arr = np.zeros((3, 3))
print(arr)

输出结果为：

创建一个全部为一的形状为 (2, 2, 2) 的三维数组：

import numpy as np

arr = np.ones((2, 2, 2))
print(arr)

输出结果为：

可以看到，创建的数组中的所有元素都被初始化为指定的初始值。

使用 full 函数指定数组的初始值

除了使用 zeros 函数和 ones 函数，还可以使用 full 函数来创建一个指定初始值的数组。full 函数接受两个参数，第一个参数为数组的形状，第二个参数为初始值。

例如，创建一个全部为 5 的形状为 (2, 3) 的二维数组：

import numpy as np

arr = np.full((2, 3), 5)
print(arr)

输出结果为：

总结

通过使用 numpy 模块的 empty 函数，我们可以创建一个空的 Numpy 数组。虽然该数组没有被初始化，但是它具有已分配的内存空间。我们还可以使用其他函数指定数组的初始值，如 zeros 函数、ones 函数和 full 函数。

希望本文能够帮助你了解如何创建空的 Numpy 数组，并为你在科学计算和数据分析中提供帮助。