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。

如果你没有立即回忆起.empty或.full方法，你总是可以使用乘法:

>>> np.nan * np.ones(shape=(3,2))
array([[ nan,  nan],
       [ nan,  nan],
       [ nan,  nan]])

当然，它也适用于任何其他数值:

>>> 42 * np.ones(shape=(3,2))
array([[ 42,  42],
       [ 42,  42],
       [ 42, 42]])

但是@u0b34a0f6ae接受的答案是快3倍(CPU周期，而不是大脑周期来记住numpy语法;):

$ python -mtimeit "import numpy as np; X = np.empty((100,100));" "X[:] = np.nan;"
100000 loops, best of 3: 8.9 usec per loop
(predict)laneh@predict:~/src/predict/predict/webapp$ master
$ python -mtimeit "import numpy as np; X = np.ones((100,100));" "X *= np.nan;"
10000 loops, best of 3: 24.9 usec per loop

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。

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")

只是一个警告，使用np.empty()初始化而不随后编辑值可能会导致(内存分配?)问题:

arr1 = np.empty(96)
arr2 = np.empty(96)
print(arr1)
print(arr2)

# [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan  1.  1.
#   1.  1.  2.  2.  2.  2. nan nan nan nan nan nan nan nan  0.  0.  0.  0.
#   0.  0.  0.  0. 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 nan nan]
#
# [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan  1.  1.
#   1.  1.  2.  2.  2.  2. 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 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan]

在数组中初始化的浮点数在我的脚本中的其他地方使用，但与变量arr1或arr2根本没有关联。令人毛骨悚然的。

来自用户@JHBonarius的回答解决了这个问题:

arr = np.tile(np.nan, 96)
print(arr)

# [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
#  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]

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。