在Python中，NumPy库是一个很强大的数值计算库。np.empty是其中的一个函数，主要用于创建一个指定大小、数据类型的数组，并且不初始化数组中的元素。下面我们将从多个方面详细讲述np.empty函数。
一、np.empty()
1、np.empty()函数的作用是什么？
np.empty()函数的作用是创建一个指定大小、数据类型的数组，并且不初始化数组中的元素。这个会在后面的代码实例中详细说明。
2、np.empty()函数的用法是什么？
np.empty()函数的用法形如下方所示：
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
其中，shape参数可以是整数，元组或列表，代表要创建的数组的形状；dtype参数可以是字符串或numpy.dtype类型，代表数组的数据类型，默认为float64；order参数可以是'C'或'F'，代表用C-style或者Fortran-style的顺序存储多维数组中的元素。这里的顺序是指在内存中数组元素存储的顺序。
3、在NumPy中，np.empty()和np.zeros()的区别是什么？
np.zeros()用于创建指定形状的全0数组；而np.empty()创建一个指定大小、数据类型的数组，并且数组中元素的初始值是随机的。这个不同之处在程序实例中也会有更详细的说明。
二、np.empty_like()
1、np.empty_like()函数的作用是什么？
np.empty_like()函数的作用是创建一个大小与给定的数组形状相同、数据类型相同的空数组，但不初始化数组中的元素。
2、np.empty_like()函数的用法是什么？
np.empty_like()函数的用法形如下例所示：
numpy.empty_like(prototype, dtype = None, order = 'K', subok = True, shape = None)
其中，prototype参数可以是数组、元组或列表。若prototype是数组x，那么np.empty_like(x)就代表创建一个和x大小、数据类型相同的空数组；dtype、order、shape和subok参数和np.empty()函数的一样。
三、np.empty函数
1、np.empty函数的作用是什么？
np.empty函数和np.empty()函数的作用是一样的，都是创建指定大小、数据类型的数组，并且不初始化数组中的元素。
2、np.empty函数格式是怎样的？
np.empty函数的格式和np.empty()函数完全一致，格式如下：
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
其中，shape参数可以是整数，元组或列表，代表要创建的数组的形状；dtype参数可以是字符串或numpy.dtype类型，代表数组的数据类型，默认为float64；order参数可以是'C'或'F'，代表用C-style或者Fortran-style的顺序存储多维数组中的元素。这里的顺序是指在内存中数组元素存储的顺序。
3、np.empty函数的语法是怎样的？
np.empty函数的语法如下：
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
这里，shape参数是数组的形状，是一个整数、元组或列表。
四、np.empty函数数值全为空
1、np.empty函数创建出来的数组的元素都是什么值？
np.empty函数所创建出来的数组元素不是0，也不是1，而是随机的，取决于存储在特定内存位置上的值。
2、np.empty函数为什么不初始化数组元素？
np.empty函数之所以不初始化数组元素，是因为在许多情况下，初始化数组元素是不必要的，因为这会浪费计算资源。
五、np.empty((2, 3, 2))选取
1、np.empty((2, 3, 2))是什么意思？
np.empty((2, 3, 2))表示创建一个形状为(2, 3, 2)（即2个2维数组，每个2维数组都有3行2列）的、数据类型为默认浮点型的空数组。但它的元素并不是0。
2、np.empty((5,2))会报错吗？
不会。因为语法正确，只是np.empty((5,2))所创建的数组元素，是不确定的随机值。
六、代码实例
下面，我们将用代码来说明np.empty()、np.empty_like、np.empty函数的操作以及使用方法。
1、np.empty()的使用方法：
import numpy as np
arr = np.empty((2, 2))
print('arr =', arr)
这段代码中，我们导入了numpy库，并用np.empty()函数创建了一个形状为(2,2)的空数组arr，最后输出这个数组arr。
输出结果为：
arr = [[ 0.00000000e+000 0.00000000e+000]
[ 0.00000000e+000 0.00000000e+000]]
从输出结果中可以看出，数组的元素值都是0，这是因为这些值未被初始化。
2、np.empty_like的使用方法：
import numpy as np
arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
arr2 = np.empty_like(arr1)
print('arr2 =', arr2)
这段代码中，我们首先创建了一个形状为(2, 3)的二维数组arr1，然后用np.empty_like()函数创建了一个和arr1相同大小的空数组arr2，最后输出arr2。
输出结果为：
arr2 = [[0 0 0]
[0 0 0]]
可以看到，输出结果显示arr2也是一个形状为(2, 3)的二维数组。此时，数组的元素都为0，这也说明了，np.empty_like()函数默认使用dtype=float。
3、np.empty()的使用方法：
import numpy as np
arr3 = np.empty((2, 3), dtype = int)
print('arr3 =', arr3)
这段代码中，我们创建了一个形状为(2, 3)的整型空数组arr3，然后输出它。
输出结果为：
arr3 = [[0 0 0]
[0 0 0]]
这个输出结果和arr2相同，但注意到我们给np.empty()加入了一个dtype参数，它表示在用np.empty()创建数组时指定数组的数据类型，这里我们指定了dtype='int'表示数组数据类型为整型。
七、总结
本文从多个方面详细讲述了np.empty函数的使用方法和相关知识。它是一个创建指定大小、数据类型的数组，且不初始化数组中元素的函数，适用于对空间效率较为敏感的情况。np.empty_like函数是一个创建空数组的函数，而它要求创建的空数组大小与现有的数组的大小相同。numpy.empty函数是numpy库中的一个创建指定大小和数据类型的数组但不初始化的函数。在使用np.empty函数时，要注意到所创建的数组元素都是随机值而不是0或者1。最后，本文通过代码实例展示了np.empty()、np.empty_like()和np.empty函数的使用方法，希望能帮助读者更好地了解和掌握numpy库中的这些函数。
