Python NumPy empty（）数组在定义普通NumPy数组后不提供随机浮点

我使用NumPy

np.empty（）

来获得一个随机值的数组，但是在我之前定义一个普通的

np.array（）

时它不起作用

以下是我使用的两个函数：

import numpy as np

def create_float_array(x):
    return np.array([float(x)])

def get_empty_array():
    return np.empty((), dtype=np.float).tolist()

为了测试

获取空数组（）

，我在控制台中写道：

>>> get_empty_array() # Should return a random float
>>> 0.007812501848093234

我对结果很满意，所以我尝试了这个方法，但它没有按照我想要的方式工作：

>>> create_float_array(3.1415) # Create a NumPy array with the float given
>>> array([3.1415])
>>> get_empty_array() # Should return another random value in a NumPy array
>>> 3.1415

我不太清楚为什么创建NumPy数组会影响

np.empty（）

方法给出随机值。显然，它给出的值与np.array（）中的值相同，在本例中为

3.1415

注意，出于测试目的，我选择将

np.empty（）

的形状保留为nothing，但实际上它会有一些形状

---

最后，我知道这不是获取随机值的正确方法，但我需要在我的程序中使用

np.empty（）

，但我不知道为什么会出现这种行为。

只是为了澄清这一点：

np.empty

不会给出真正的随机值。声明它将包含“未初始化条目”或“任意数据”：

numpy.empty（shape，dtype=float，order='C'）

返回给定形状和类型的新数组，而不初始化条目

[……]

返回： 出：恩达雷

给定形状、数据类型和顺序的未初始化（任意）数据数组。对象数组将初始化为“无”

那么，未初始化或武断意味着什么呢？要理解这一点，您必须理解，当您创建一个对象（任何对象）时，您需要询问某人（某人可以是NumPy内部构件、Python内部构件或您的操作系统）所需的内存量

因此，当您创建一个空数组时，NumPy会请求内存。NumPy数组的内存量对于Python对象和包含数组值的特定内存量来说都是一些开销。那个记忆可能包含任何东西。所以“未初始化值”意味着它只包含内存中的任何内容

---

这里发生的一切只是巧合。您创建了一个包含一个浮点的数组，然后打印它，然后它再次被销毁，因为您没有保留对它的引用（尽管这是特定于CPython的，但是其他Python实现可能不会立即释放内存，它们只是最终释放内存）。然后创建一个包含一个浮点的空数组。第二个数组的内存量与第一个内存刚刚释放的内存量相同。这里是巧合的地方：所以可能有什么东西（NumPy、Python或您的操作系统）决定再次为您提供相同的内存位置。

为了澄清这一点：

np.empty

不会给出真正的随机值。声明它将包含“未初始化条目”或“任意数据”：

numpy.empty（shape，dtype=float，order='C'）

返回给定形状和类型的新数组，而不初始化条目

[……]

返回： 出：恩达雷

给定形状、数据类型和顺序的未初始化（任意）数据数组。对象数组将初始化为“无”

那么，未初始化或武断意味着什么呢？要理解这一点，您必须理解，当您创建一个对象（任何对象）时，您需要询问某人（某人可以是NumPy内部构件、Python内部构件或您的操作系统）所需的内存量

因此，当您创建一个空数组时，NumPy会请求内存。NumPy数组的内存量对于Python对象和包含数组值的特定内存量来说都是一些开销。那个记忆可能包含任何东西。所以“未初始化值”意味着它只包含内存中的任何内容

---

这里发生的一切只是巧合。您创建了一个包含一个浮点的数组，然后打印它，然后它再次被销毁，因为您没有保留对它的引用（尽管这是特定于CPython的，但是其他Python实现可能不会立即释放内存，它们只是最终释放内存）。然后创建一个包含一个浮点的空数组。第二个数组的内存量与第一个内存刚刚释放的内存量相同。这里是巧合的地方：所以可能有什么东西（NumPy、Python或您的操作系统）决定再次给您相同的内存位置。

我阅读了关于np.empty的文章，发现这个：NumPy.empty（shape，dtype=float，order='C'）：返回给定形状和类型的新数组，带有随机值。那么，它不会给出随机值吗？Site:@SurajKothari官方NumPy文档声明

empty

：“返回给定形状和类型的新数组，而不初始化条目。”（）。然而，即使你的说法是正确的。它不是一个“好的随机值”，它只是“任何碰巧已经存在的随机值”。如果我丢弃了array@SurajKothari因为它会在你离开函数后被垃圾收集。您不会将该数组分配给全局作用域中的任何名称，因此会释放内存。然后，它会被重新分配到新数组，而新数组恰好是相同的形状。您没有保留对该数组的引用

create\u float\u array（3.1415）

。对于“dumped”，我的意思是您创建了它，但由于您没有保留对它的引用，Python将（立即或最终）对它进行垃圾收集。对于CPython，它是即时的，因此它被创建、打印并立即再次销毁。我阅读了关于np.empty的文章，发现了这个：numpy.empty（shape，dtype=float，order='C'）：返回给定形状和类型的新数组，带有随机值。那么，它不会给出随机值吗？Site:@SurajKothari官方NumPy文档声明

empty

：“返回给定形状和类型的新数组，而不初始化条目。”（）。然而，即使你的说法是正确的。它不是一个“好的随机值”，它只是“任意随机v”