一、引言
在Python编程中，常用的库之一是Numpy。Numpy是一个高性能的科学计算库，它提供了丰富的数学和科学计算功能，可以使得数组的处理更为高效。在这篇文章中，我们将会介绍如何使用Numpy创建一个空数组。
二、创建空的numpy数组的方法
1. 使用numpy.zeros()
numpy.zeros()是一个可以创建指定大小的全0数组的函数。下面是一个基本的示例：
import numpy as np
#创建一个3行2列的全0数组
arr = np.zeros((3,2))
print(arr)
运行以上代码，输出：
[[0. 0.]
[0. 0.]
[0. 0.]]
在上面的代码中，我们使用了numpy的zeros()函数创建了一个3行2列的全0数组。在创建数组时，我们需要传入一个元组，其中元组的第一个参数表示行数，第二个参数表示列数。此函数还可以接受dtype参数指定数组的数据类型。
2. 使用numpy.empty()
numpy.empty()函数是一种创建未初始化数组的函数，这里的“未初始化”是指数组中的元素可能是任意值。下面是一个基本的示例：
import numpy as np
#创建一个3行2列的未初始化数组
arr = np.empty((3,2))
print(arr)
运行以上代码，输出：
[[0. 0.]
[0. 0.]
[0. 0.]]
在上面的代码中，我们使用了numpy的empty()函数创建了一个3行2列的未初始化数组。在创建数组时，我们需要传入一个元组，其中元组的第一个参数表示行数，第二个参数表示列数。同样地，此函数也可以接受dtype参数指定数组的数据类型。
3. 使用numpy.full()
numpy.full()函数是一种可以创建指定大小的全值数组的函数。下面是一个基本的示例：
import numpy as np
#创建一个3行2列的全1数组
arr = np.full((3,2),1)
print(arr)
运行以上代码，输出：
[[1 1]
[1 1]
[1 1]]
在上面的代码中，我们使用了numpy的full()函数创建了一个3行2列的全1数组。在创建数组时，我们需要传入一个元组，其中元组的第一个参数表示行数，第二个参数表示列数。第三个参数表示数组的值。此函数同样可以接受dtype参数指定数组的数据类型。
4. 使用numpy.zeros_like()和numpy.ones_like()
numpy.zeros_like()和numpy.ones_like()是两个可以创建以另一个数组结构为基础的全0数组和全1数组的函数。下面是一个基本的示例：
import numpy as np
#创建一个以a数组为基础的全0数组
a = np.array([[1,2],[3,4]])
arr1 = np.zeros_like(a)
print(arr1)
#创建一个以a数组为基础的全1数组
arr2 = np.ones_like(a)
print(arr2)
运行以上代码，输出：
[[0 0]
[0 0]]
[[1 1]
[1 1]]
在上面的代码中，我们使用了numpy的zeros_like()和ones_like()函数创建了以数组a为基础的全0数组和全1数组。此函数同样可以接受dtype参数指定数组的数据类型。
三、小结
Numpy中提供了可以快速创建空数组的函数，使得数组的处理变得更为高效。这些函数既可以创建全0数组，也可以创建全1数组或未初始化数组，并且可以指定数组的形状及数据类型等参数。在实际编程中，我们可以根据自己的需求选择相应的函数进行创建空数组。
