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：
[[ 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：
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：
numpy.zeros_like 用于创建一个与给定数组具有相同形状的数组，数组元素以 0 来填充。
numpy.zeros 和 numpy.zeros_like 都是用于创建一个指定形状的数组，其中所有元素都是 0。
它们之间的区别在于：numpy.zeros 可以直接指定要创建的数组的形状，而 numpy.zeros_like 则是创建一个与给定数组具有相同形状的数组。
numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)
参数说明：
arr
=
np
.
array
(
[
[
1
,
2
,
3
]
,
[
4
,
5
,
6
]
,
[
7
,
8
,
9
]
]
)
zeros_arr
=
np
.
zeros_like
(
arr
)
print
(
zeros_arr
)
输出结果为：
[[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]]
numpy.ones_like
numpy.ones_like 用于创建一个与给定数组具有相同形状的数组，数组元素以 1 来填充。
numpy.ones 和 numpy.ones_like 都是用于创建一个指定形状的数组，其中所有元素都是 1。
它们之间的区别在于：numpy.ones 可以直接指定要创建的数组的形状，而 numpy.ones_like 则是创建一个与给定数组具有相同形状的数组。
numpy.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)
参数说明：
arr
=
np
.
array
(
[
[
1
,
2
,
3
]
,
[
4
,
5
,
6
]
,
[
7
,
8
,
9
]
]
)
ones_arr
=
np
.
ones_like
(
arr
)
print
(
ones_arr
)
输出结果为：
[[1 1 1]
[1 1 1]
[1 1 1]]
输出结果为：
array([[ 0.50203463, 1.48955265, -0.66236422],
[ 0.44311407, 0.11144459, -0.13326862]])
