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。

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)

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。

请原谅我的迟到，但这里是大型数组的最快解决方案，iff单精度(f4 float32)是你所需要的。是的，np。南也在工作。

def full_single_prec(n):
    return numpy.full(n, val, dtype='f4')

另一种替代方法是numpy.broadcast_to(val,n)，它在常量时间内返回，与大小无关，也是内存效率最高的(它返回重复元素的视图)。需要注意的是返回值是只读的。

下面是使用与Nico Schlömer的答案相同的基准测试提出的所有其他方法的性能比较。