ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。
numpy.empty
numpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组：
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
参数说明：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| shape | 数组形状 |
| dtype | 数据类型，可选 |
| order | 有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序。 |
下面是一个创建空数组的实例：
实例
import numpy as np x = np.empty([3,2], dtype = int) print (x)
输出结果为：
[[ 6917529027641081856 5764616291768666155] [ 6917529027641081859 -5764598754299804209] [ 4497473538 844429428932120]]
注意 − 数组元素为随机值，因为它们未初始化。
numpy.zeros
创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充：
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
参数说明：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| shape | 数组形状 |
| dtype | 数据类型，可选 |
| order | 'C' 用于 C 的行数组，或者 'F' 用于 FORTRAN 的列数组 |
实例
import numpy as np # 默认为浮点数x = np.zeros(5) print(x) # 设置类型为整数y = np.zeros((5,), dtype = np.int) print(y) # 自定义类型z = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) print(z)
输出结果为：
[0. 0. 0. 0. 0.][0 0 0 0 0][[(0, 0) (0, 0)] [(0, 0) (0, 0)]]
numpy.ones
创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充：
numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
参数说明：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| shape | 数组形状 |
| dtype | 数据类型，可选 |
| order | 'C' 用于 C 的行数组，或者 'F' 用于 FORTRAN 的列数组 |
实例
import numpy as np # 默认为浮点数x = np.ones(5) print(x) # 自定义类型x = np.ones([2,2], dtype = int)print(x)
输出结果为：
[1. 1. 1. 1. 1.][[1 1] [1 1]]