numpy.empty
numpy.empty(shape, dtype=float, order='C')
返回给定形状和类型的新数组，而无需初始化条目。
参数： | shape ：int 或 int的tuple 空数组的Shape，例如， dtype ：data-type, 可选 数组所需的输出数据类型，例如，
order ：{‘C’, ‘F’}, 可选, 默认: ‘C’ 是否以行优先（C样式）或列优先 （Fortran样式）的顺序存储多维数据在内存中。 |
返回值： | out ： 给定shape，dtype和顺序的未初始化 （任意）数据的数组。 对象数组将初始化为None。 |
Notes
empty与不同zeros，不会将数组值设置为零，因此可能会稍快一些。另一方面，它要求用户手动设置数组中的所有值，因此应谨慎使用。
例子
1）创建一维数组
import numpy as np
# 创建一个长度为5的未初始化数组
arr = np.empty(5)
print("1D array:\n", arr)
2）创建二维数组
import numpy as np
# 创建一个形状为 (3, 4) 的未初始化数组
arr = np.empty((3, 4))
print("2D array:\n", arr)
3）指定数据类型
import numpy as np
# 创建一个形状为 (2, 3) 的未初始化整数数组
arr = np.empty((2, 3), dtype=int)
print("2D integer array:\n", arr)
4）按列存储的数组
import numpy as np
# 创建一个形状为 (3, 4) 的未初始化数组，按列存储
arr = np.empty((3, 4), order='F')
print("2D array with Fortran order:\n", arr)5）使用示例
import numpy as np
# 示例1：创建一个形状为 (2, 2) 的未初始化浮点数组
arr1 = np.empty([2, 2])
print("未初始化的2x2浮点数组:\n", arr1)
# 预期输出（具体值可能不同）：
# array([[ -9.74499359e+001, 6.69583040e-309],
# [ 2.13182611e-314, 3.06959433e-309]])
# 示例2：创建一个形状为 (2, 2) 的未初始化整数数组
arr2 = np.empty([2, 2], dtype=int)
print("未初始化的2x2整数数组:\n", arr2)
# 预期输出（具体值可能不同）：
# array([[-1073741821, -1067949133],
# [ 496041986, 19249760]])