初始化和填充numpy数组的最佳方法？

Question

我想初始化并填充一个numpy数组.什么是最好的方法？

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)
>>> 

没有？

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

在我看来,np.empty()调用返回正确类型的对象,所以我不明白为什么.fill()不工作？

分配np.empty()第一个工作结果正常:

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

为什么我需要分配给变量才能使用np.fill()？我错过了一个更好的选择吗？

Answer 1

你也可以尝试:

In [79]: np.full(3, np.nan)
Out[79]: array([ nan,  nan,  nan])

相关文件:

Definition: np.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')
Docstring:
Return a new array of given shape and type, filled with `fill_value`.

虽然我认为这可能只适用于numpy 1.8+

Answer 2

np.fill在原地修改数组,然后返回None.因此,如果您将结果分配给名称,则其值为None.

另一种方法是使用返回的表达式nan,例如:

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