我发现很容易做的一件事是我设置一个数组 例如，我喜欢的大小的空字符串

代码:

import numpy as np

x= np.zeros(5,str)
print x

输出:

['' '' '' '' '']

希望这对你有帮助:)

>>> n = 5                     #length of list
>>> list = [None] * n         #populate list, length n with n entries "None"
>>> print(list)
[None, None, None, None, None]

>>> list.append(1)            #append 1 to right side of list
>>> list = list[-n:]          #redefine list as the last n elements of list
>>> print(list)
[None, None, None, None, 1]

>>> list.append(1)            #append 1 to right side of list
>>> list = list[-n:]          #redefine list as the last n elements of list
>>> print(list)
[None, None, None, 1, 1]

>>> list.append(1)            #append 1 to right side of list
>>> list = list[-n:]          #redefine list as the last n elements of list
>>> print(list)
[None, None, 1, 1, 1]

或者一开始就什么都没有:

>>> n = 5                     #length of list
>>> list = []                 # create list
>>> print(list)
[]

>>> list.append(1)            #append 1 to right side of list
>>> list = list[-n:]          #redefine list as the last n elements of list
>>> print(list)
[1]

在append的第4次迭代中:

>>> list.append(1)            #append 1 to right side of list
>>> list = list[-n:]          #redefine list as the last n elements of list
>>> print(list)
[1,1,1,1]

5及所有后续:

>>> list.append(1)            #append 1 to right side of list
>>> list = list[-n:]          #redefine list as the last n elements of list
>>> print(list)
[1,1,1,1,1]

一个简单的解决方案是x = [None]*length，但请注意，它将所有列表元素初始化为None。如果大小是固定的，你也可以执行x=[None,None,None,None]。但严格来说，无论采用哪种方式，都不会得到未定义的元素，因为Python中不存在这种麻烦。

你可以使用:

>>> lst = [None] * 5
>>> lst
[None, None, None, None, None]

为什么这些问题没有得到显而易见的答案呢?

a = numpy.empty(n, dtype=object)

这将创建一个长度为n的数组，用于存储对象。它不能被调整大小或追加。特别是，它不会因为填充长度而浪费空间。这是Python中与Java相同的部分

Object[] a = new Object[n];

如果你真的对性能和空间感兴趣，并且知道你的数组只存储某些数值类型，那么你可以将dtype参数更改为其他一些值，比如int。然后numpy将这些元素直接打包到数组中，而不是使数组引用int对象。

>>> import numpy
>>> x = numpy.zeros((3,4))
>>> x
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> y = numpy.zeros(5)   
>>> y
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

X是二维数组，y是一维数组。它们都是0初始化的。