dask.array.empty

dask.array.empty¶

dask.array.empty(*args, **kwargs)¶

empty_like 的阻塞变体

除了完全遵循 empty_like 的签名外，它还具有可选的关键字参数 chunks: int, tuple, 或 dict 和 name: str。

原始签名如下。

empty_like(prototype, dtype=None, order=’K’, subok=True, shape=None, *,): device=None)

返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组。

参数

原型array_like: prototype 的形状和数据类型定义了返回数组的相同属性。
dtype数据类型，可选: 覆盖结果的数据类型。

1.6.0 新版功能.
顺序{‘C’, ‘F’, ‘A’, 或 ‘K’}，可选: 覆盖结果的内存布局。’C’ 表示 C 顺序，’F’ 表示 F 顺序，’A’ 表示如果 prototype 是 Fortran 连续的则为 ‘F’，否则为 ‘C’。’K’ 表示尽可能匹配 prototype 的布局。

1.6.0 新版功能.
subokbool, 可选。: 如果为 True，则新创建的数组将使用 prototype 的子类类型，否则它将是一个基类数组。默认为 True。
形状int 或 int 序列，可选。: 覆盖结果的形状。如果 order=’K’ 且维度数量不变，将尝试保持顺序，否则，隐含 order=’C’。

1.17.0 新版功能.
设备str, 可选: 创建的数组要放置的设备。默认值：None。仅用于数组API互操作性，因此如果传递，必须为 "cpu"。

2.0.0 新版功能.

返回

出ndarray: 一个未初始化（任意）数据的数组，其形状和类型与 prototype 相同。

参见

ones_like: 返回一个形状和类型与输入相同的由1组成的数组。
zeros_like: 返回一个形状和类型与输入相同的零数组。
full_like: 返回一个新数组，其形状与输入相同，并用指定值填充。
empty: 返回一个新的未初始化的数组。

注释

与其他数组创建函数（例如 zeros_like、ones_like、full_like）不同，empty_like 不会初始化数组的值，因此可能会稍微快一些。然而，新分配数组中存储的值是任意的。为了确保可重复的行为，请在读取之前确保设置数组的每个元素。

示例

>>> import numpy as np
>>> a = ([1,2,3], [4,5,6])                         # a is array-like
>>> np.empty_like(a)
array([[-1073741821, -1073741821,           3],    # uninitialized
       [          0,           0, -1073741821]])
>>> a = np.array([[1., 2., 3.],[4.,5.,6.]])
>>> np.empty_like(a)
array([[ -2.00000715e+000,   1.48219694e-323,  -2.00000572e+000], # uninitialized
       [  4.38791518e-305,  -2.00000715e+000,   4.17269252e-309]])

dask.array.einsum

dask.array.empty_like