2019-08-2610:28:52
1. np.empty(shape,dtype=float,order="C")
函数说明：用来创建一个指定形状和数据类型且未初始化的数组，变量中的元素是随机生成的，实际为空。
实例：
>>> import numpy as np
>>> np.empty([2,3],dtype=float)
array([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
2.numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
函数说明：用来创建指定大小的元素为0的数组
实例：
>>> np.zeros(shape=(2,3))
array([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
3.numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
函数说明：用来创建指定大小的元素为1的数组
实例：
>>> np.ones(shape=(2,3))
array([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
4.np.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0)
函数说明：根据目标元素创建数组，目标元素可以为列表，元素，等。
实例：
>>> np.array([[1,23],[2,3]])
array([[ 1, 23],
[ 2, 3]])
5.np.full(shape,fill_value,dtype=None,order='C')
函数说明：生成指定shape大小的数组，此数组用指定的值填充。
实例：
>>> np.full((2,3),7)
array([[7, 7, 7],
[7, 7, 7]])
6.np.ones_like(a,dtype=None,order='K',subok=True,shape=None)
函数说明：生成与目标数组a相同shape大小的数组。
实例：
>>> import numpy as np
>>> a=np.array([[[1,2],[2,3]],[[3,4],[1,2]],[[3,2],[2,1]]])
>>> a
array([[[1, 2],
[2, 3]],
[[3, 4],
[1, 2]],
[[3, 2],
[2, 1]]])
>>> a.shape
(3, 2, 2)
>>> b=np.ones_like(a)
>>> b
array([[[1, 1],
[1, 1]],
[[1, 1],
[1, 1]],
[[1, 1],
[1, 1]]])
>>> b.shape
(3, 2, 2)
7.