我比较了建议的替代方案的速度，发现对于足够大的向量/矩阵来填充，除了val * ones和array(n * [val])之外的所有替代方案都同样快。

代码重现情节:

import numpy
import perfplot

val = 42.0


def fill(n):
    a = numpy.empty(n)
    a.fill(val)
    return a


def colon(n):
    a = numpy.empty(n)
    a[:] = val
    return a


def full(n):
    return numpy.full(n, val)


def ones_times(n):
    return val * numpy.ones(n)


def list(n):
    return numpy.array(n * [val])


b = perfplot.bench(
    setup=lambda n: n,
    kernels=[fill, colon, full, ones_times, list],
    n_range=[2 ** k for k in range(20)],
    xlabel="len(a)",
)
b.save("out.png")

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。

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。