如前所述，numpy.empty()是可行的方法。然而，对于对象，fill()可能并不完全像你想象的那样:

In[36]: a = numpy.empty(5,dtype=object)
In[37]: a.fill([])
In[38]: a
Out[38]: array([[], [], [], [], []], dtype=object)
In[39]: a[0].append(4)
In[40]: a
Out[40]: array([[4], [4], [4], [4], [4]], dtype=object)

一种方法可以是:

In[41]: a = numpy.empty(5,dtype=object)
In[42]: a[:]= [ [] for x in range(5)]
In[43]: a[0].append(4)
In[44]: a
Out[44]: array([[4], [], [], [], []], dtype=object)

这里还没有提到的另一种可能性是使用NumPy平铺:

a = numpy.tile(numpy.nan, (3, 3))

也给了

array([[ NaN,  NaN,  NaN],
       [ NaN,  NaN,  NaN],
       [ NaN,  NaN,  NaN]])

我不知道速度比较。

你熟悉numpy.nan吗?

你可以创建你自己的方法，比如:

def nans(shape, dtype=float):
    a = numpy.empty(shape, dtype)
    a.fill(numpy.nan)
    return a

Then

nans([3,4])

将输出

array([[ NaN,  NaN,  NaN,  NaN],
       [ NaN,  NaN,  NaN,  NaN],
       [ NaN,  NaN,  NaN,  NaN]])

我在一个邮件列表线程中找到了这个代码。

在numpy中，矢量运算很少需要循环。 你可以创建一个未初始化的数组，并一次分配给所有条目:

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

我已经计时的替代方案a[:] = numpy。a.fill(numpy.nan)由Blaenk发布:

$ 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

计时显示偏好ndarray.fill(..)作为更快的替代方案。OTOH，我喜欢numpy的方便实现，在这里你可以同时为整个切片赋值，代码的意图非常明确。

注意ndarray。fill在原地执行操作，因此numpy.empty((3,3，)).fill(numpy.nan)将返回None。

另一种选择是使用numpy。full, NumPy 1.8+中可用的选项

a = np.full([height, width, 9], np.nan)

这是非常灵活的，你可以用任何你想要的数字来填充它。

>>> width = 2
>>> height = 3

>>> r = np.full((width, height, 9), np.nan)

>>> print(r)

array([[[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]],

       [[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]]])

>>> r.shape
(2, 3, 9)