numpy narray的默认值

Question

我和numpy一起工作。有趣的事情发生了。我创建了一个形状为(2,2)的数组，其余的都保持默认值。它用这些值为我创建了一个数组:

array([[2.12199579e-314, 0.00000000e+000],
[5.35567160e-321, 7.72406468e-312]])

我创建了另一个具有相同默认值的数组，它也给了我相同的结果。

然后我创建了一个新的数组(使用默认值和形状(2,2))，并使用'fill'方法填充零。有趣的是，现在每当我用narray创建一个新数组它都会给我一个0值的数组。那么幕后到底发生了什么呢?

Answer 1

参见https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.empty.html#numpy.empty:(正如@Michael Butscher评论的那样)

np.empty([2, 2])创建一个数组，而不涉及为该数组分配的内存块的内容;因此，数组可能看起来像是被一些或多或少的随机值填充了。

np.ndarray([2, 2])做同样的事情。

然而，其他的创建方法用一些值填充内存:

np.zeros([2, 2])用0填充内存，np.full([2, 2], 9)用9等填充内存

现在，如果你在创建(并处理，即自动垃圾收集)一个由e.g.填充的数组后通过np.empty()创建一个新的数组，你的新数组可能会被分配相同的内存块，因此看起来好像"填满"的。

Answer 2

np.empty明确表示返回:

Array of uninitialized (arbitrary) data of the given shape, dtype, and
order.  Object arrays will be initialized to None.

这是编译的代码，所以我不能肯定地说，但我强烈怀疑它只是调用np.ndarray，形状和dtype。

ndarray将自己描述为一个低级函数，并列出了许多更好的替代方案。

在python会话中，我可以创建两个数组:

In [2]: arr = np.empty((2,2), dtype='int32'); arr
Out[2]: 
array([[  927000399,  1267404612],
[ 1828571807, -1590157072]])
In [3]: arr1 = np.ndarray((2,2), dtype='int32'); arr1
Out[3]: 
array([[  927000399,  1267404612],
[ 1828571807, -1590157072]])

值是一样的，但是当我检查"位置"时他们的数据缓冲区，我看到他们是不同的:

In [4]: arr.__array_interface__['data'][0]
Out[4]: 2213385069328
In [5]: arr1.__array_interface__['data'][0]
Out[5]: 2213385068176

我们不能在代码中使用这个数字来篡改值，但是它作为一个人类可读的数据存储位置的指示器是有用的。(您是否了解数组的基本存储方式，包括形状、dtype、strides和data-buffer?)

为什么"未初始化的值"是一样的是任何人的猜测;我猜这只是这段记忆之前使用方式的产物。np.empty强调，我们不应该把这些值的重要性。

再次执行ndarray，产生不同的值和位置:

In [9]: arr1 = np.ndarray((2,2), dtype='int32'); arr1
Out[9]: 
array([[1469865440,        515],
[         0,          0]])
In [10]: arr1.__array_interface__['data'][0]
Out[10]: 2213403372816

明显重用

如果我不将数组赋值给变量，或者"挂起它"，numpy可能会重用数据缓冲区内存:

In [17]: np.ndarray((2,2), dtype='int').__array_interface__['data'][0]
Out[17]: 2213403374512
In [18]: np.ndarray((2,2), dtype='int').__array_interface__['data'][0]
Out[18]: 2213403374512
In [19]: np.ndarray((2,2), dtype='int').__array_interface__['data'][0]
Out[19]: 2213403374512
In [20]: np.empty((2,2), dtype='int').__array_interface__['data'][0]
Out[20]: 2213403374512

同样，我们不应该把这种重用看得太重要，当然也不应该指望它用于任何计算。

对象dtype

如果指定objectdtype，则初始化值为None。此dtype包含指向内存中对象的引用/指针，以及"随机"指针不安全。

In [14]: arr1 = np.ndarray((2,2), dtype='object'); arr1
Out[14]: 
array([[None, None],
[None, None]], dtype=object)
In [15]: arr1 = np.ndarray((2,2), dtype='U3'); arr1
Out[15]: 
array([['', ''],
['', '']], dtype='<U3')