第二次运行np.empty

一尘不染

第二次运行np.empty

python

在Scipy文件中写道：

函数零将创建一个由零组成的数组，函数一个将创建由零组成的数组，函数空将创建一个数组，其初始内容是随机的，并取决于内存的状态。默认情况下，创建的数组的dtype为float64。

所以我运行了这段代码：

import numpy as np
np.empty((1,2))

array([[  6.92892901e-310,   8.42664136e-317]])

因此，它返回一个随机数，并且一切都很好。

但是，当我第二次运行该代码（在该shell中）时，它返回一个零数组！

np.empty((1,2))
array([[ 0.,  0.]])

问题是，为什么第二次返回零数组（而不是随机数）？

阅读 304

2021-01-20

共1个答案

一尘不染

它不是随机的，它取决于计算机NumPy为数组请求一些空间时所提供的内存字节数。如果那里不是零，则将使用请求的dtype进行解释（看似随机，但更好的单词是不可预测的）。

在您的示例中，您没有保存第一个阵列，因此立即重用了第一个阵列的内存。

>>> import numpy as np
>>> print(id(np.empty((20))))
2545385324992
>>> print(id(np.empty((20))))
2545385324992

现在出现了令人惊讶的部分：似乎Python（或NumPy或您的OS）将内存归零，然后 再次将 其提供给NumPy 。

如果您创建的数组比其他数组大，那么它将不会是“零”，因为它是从其他地方获取的：

>>> print(np.empty((1, 2)))
[[  1.25757479e-311   1.25757479e-311]]
>>> print(np.empty((1, 3)))
[[  4.94065646e-324   9.88131292e-324   1.25757705e-311]]

2021-01-20