创建用NaN填充的Numpy矩阵

创建用NaN填充的Numpy矩阵

您很少需要在numpy中进行矢量 *** 作循环。您可以创建一个未初始化的数组并立即分配给所有条目：

>>> a = numpy.empty((3,3,))>>> a[:] = numpy.nan>>> aarray([[ NaN,  NaN,  NaN],       [ NaN,  NaN,  NaN],       [ NaN,  NaN,  NaN]])

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我已经在

a[:] = numpy.nan

这里和

a.fill(numpy.nan)

Blaenk发布的时间安排了时间：

$ python -mtimeit "import numpy as np; a = np.empty((100,100));" "a.fill(np.nan)"10000 loops, best of 3: 54.3 usec per loop$ python -mtimeit "import numpy as np; a = np.empty((100,100));" "a[:] = np.nan" 10000 loops, best of 3: 88.8 usec per loop

时序显示优先选择

ndarray.fill(..)

作为更快的替代方案。OTOH，我喜欢numpy的便捷实现，在该实现中您可以同时为整个slice分配值，代码的意图非常明确。

请注意，

ndarray.fill

它是就地执行其 *** 作，因此

numpy.empty((3,3,)).fill(numpy.nan)

将改为return

None

。