1. 引言
在Python编程中，NumPy是一个重要的库，它提供了大量用于数值计算的函数和数据类型。其中，np.empty函数是一种用于创建指定大小和数据类型的数组的函数。本文将详细介绍np.empty函数的用法和特性。
2. np.empty函数的基本用法
np.empty函数是一个用于创建指定大小和数据类型的空数组的函数，其基本用法如下：
import numpy as np np.empty(shape, dtype=float, order='C')
其中，参数说明如下：
- shape: 数组的形状，用元组表示
- dtype: 数组的数据类型，默认为float64
- order: 数组元素在存储器中的顺序，可选值为'C'和'F'，默认为'C'
示例代码：
import numpy as np # 创建一个形状为(2,3)的空数组 a = np.empty((2,3), int) print(a)
输出结果：
[[0 0 0] [0 0 0]]
可以看到，np.empty函数创建了一个二维数组，形状为(2,3)，数据类型为int，但是数组的内容并没有被赋值，而是保留了一些未知的值。这是因为np.empty函数并不会为新数组分配内存或者初始化数组元素，而是直接使用内存中的未使用空间。
3. np.empty函数的高级用法
3.1 改变存储顺序
np.empty函数可以根据参数order来指定数组元素的存储顺序。例如，当order='F'时，数组元素按列主序（column-major）存储，这种存储方式在一些科学计算中比较适用，因为它可以提高数据访问效率。
示例代码：
import numpy as np # 创建一个形状为(2,3)的空数组，使用列主序存储 a = np.empty((2,3), int, order='F') print(a)
输出结果：
[[ 8753952728 871240108697 8753952720] [955488495992 872984122649 871240108728]]
可以看到，使用列主序存储，数组元素的存储顺序与前面的示例不同，这是由于数组元素在内存中的分布方式不同导致的。
3.2 分配块内存
除了创建空数组，np.empty函数还可以用于分配已知大小的块内存，通过numba库的@jit(nopython=True)装饰器，可以进一步提高访问速度。
示例代码：
import numpy as np
from numba import jit
@jit(nopython=True)
def allocate_memory(n):
return np.empty(n)
a = allocate_memory(1000000)
print(a)
输出结果：
[ 4.66221534e-310 2.66481202e-316 3.94294408e+180 ... 1.84322876e-310 0.00000000e+000 0.00000000e+000]
可以看到，np.empty函数分配了1000000个元素的空数组，并通过numba库的@jit(nopython=True)装饰器构成Numba函数，进一步提高访问速度。
3.3 比较numpy的三种创建数组的方式
与np.empty函数相似的还有numpy的另外两种创建数组的方式，分别是np.zeros和np.ones。
- np.zeros函数可以创建指定形状和数据类型的全0数组
- np.ones函数可以创建指定形状和数据类型的全1数组
由于与np.empty函数的使用方式类似，这里不再赘述，下面的代码演示了它们之间的使用差异。
import numpy as np # 创建一个形状为(2,3)的全0数组 a = np.zeros((2,3), int) print(a) # 创建一个形状为(2,3)的全1数组 b = np.ones((2,3), int) print(b) # 创建一个形状为(2,3)的空数组，使用列主序存储 c = np.empty((2,3), int, order='F') print(c)
输出结果：
[[0 0 0] [0 0 0]] [[1 1 1] [1 1 1]] [[ 142732 262818444497 -743112966944] [ 0 0 -746215353040]]
以上结果是因为,np.zeros函数将数组中的所有元素都赋值为0，np.ones函数将数组中的所有元素都赋值为1，而np.empty函数并不会为新数组分配内存或者初始化数组元素，而是直接使用内存中的未使用空间。
4. 总结
本文介绍了Python中np.empty函数的用法，包括基本用法和高级用法。在Python编程中，np.empty函数通常用于创建已知大小的块内存或者创建指定大小和数据类型的空数组，并且通过参数order可以指定数组元素的存储顺序，通过Numba优化可以进一步提高数组访问速度。此外，np.empty函数与np.zeros和np.ones函数的差异在于，前者并不会为新数组分配内存或者初始化数组元素，而是直接使用内存中的未使用空间。
