python中的四维零数组

我想用python制作一个4维的零数组。 我知道如何对正方形数组执行此操作，但我希望列表具有不同的长度

现在我用这个：

numpy.zeros((200,)*4)

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这使得它们的长度都是200，但我希望有长度

200,20100,20

，因为现在我的数组中有很多不使用的零

>>> np.full((200,20,10,20), 0)

numpy.full

返回给定形状和类型的新数组，用fill_值填充

例如：

>>> np.full((1,3,2,4), 0)
array([[[[ 0.,  0.,  0.,  0.],
         [ 0.,  0.,  0.,  0.]],

        [[ 0.,  0.,  0.,  0.],
         [ 0.,  0.,  0.,  0.]],

        [[ 0.,  0.,  0.,  0.],
         [ 0.,  0.,  0.,  0.]]]])

---

可以将多个参数传递给形状：

形状：整数或整数序列 新数组的形状，例如，（2，3）或2

当尺寸较大时，它似乎也更有效：

In [43]: timeit arr = np.full((200, 100, 100, 100),0)
1 loops, best of 3: 232 ms per loop

In [44]: timeit arr = np.zeros((200, 100, 100, 100))
100000 loops, best of 3: 12.6 µs per loop
In [45]: timeit arr = np.zeros((500, 100, 100, 100))
100000 loops, best of 3: 13.5 µs per loop    
In [46]: timeit arr = np.full((500, 100, 100, 100),0)
1 loops, best of 3: 1.19 s per loop

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从Python v。3.50，使用

np.full

命令返回

未来警告：将来，full（（1，3，2，4），0）将返回一个数据类型数组（'int32'）

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基于此，我将插入@Padriac的答案。不过，这两种方法现在都有效

我不知道你能把args传给shape。很高兴知道。

In [43]: timeit arr = np.full((200, 100, 100, 100),0)
1 loops, best of 3: 232 ms per loop

In [44]: timeit arr = np.zeros((200, 100, 100, 100))
100000 loops, best of 3: 12.6 µs per loop
In [45]: timeit arr = np.zeros((500, 100, 100, 100))
100000 loops, best of 3: 13.5 µs per loop    
In [46]: timeit arr = np.full((500, 100, 100, 100),0)
1 loops, best of 3: 1.19 s per loop