初始化和填充numpy数组的最佳方法? [英] Best way to initialize and fill an numpy array?

问题描述

我想初始化并填充numpy数组.最好的方法是什么?

I want to initialize and fill a numpy array. What is the best way?

这符合我的预期:

>>> import numpy as np
>>> np.empty(3)
array([ -1.28822975e-231,  -1.73060252e-077,   2.23946712e-314])

但这不是:

>>> np.empty(3).fill(np.nan)
>>> 

什么都没有?

>>> type(np.empty(3))
<type 'numpy.ndarray'>

在我看来，np.empty()调用返回的是正确类型的对象，所以我不明白为什么.fill()无法正常工作?

It seems to me that the np.empty() call is returning the correct type of object, so I don't understand why .fill() is not working?

首先分配np.empty()的结果可以正常工作:

Assigning the result of np.empty() first works fine:

>>> a = np.empty(3)
>>> a.fill(np.nan)
>>> a
array([ nan,  nan,  nan])

为什么要分配给变量才能使用np.fill()?我想念一个更好的选择吗?

Why do I need to assign to a variable in order to use np.fill()? Am I missing a better alternative?

推荐答案

np.fill 修改数组，并返回None.因此，如果您将结果分配给名称，则它将获得None的值.

np.fill modifies the array in-place, and returns None. Therefor, if you're assigning the result to a name, it gets a value of None.

一种替代方法是使用返回nan的表达式，例如:

An alternative is to use an expression which returns nan, e.g.:

a = np.empty(3) * np.nan

这篇关于初始化和填充numpy数组的最佳方法?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！