1. Description de la méthode numpy.empty()
La fonction numpy.empty() est une méthode de la bibliothèque NumPy en Python, utilisée pour créer un nouveau tableau (ou tableau multidimensionnel) sans initialiser ses éléments à une valeur spécifique. Contrairement à numpy.zeros() qui initialise les éléments à zéro ou à numpy.ones() qui initialise les éléments à un, numpy.empty() ne garantit pas que les valeurs initiales des éléments seront zéro ou un, ni même une valeur cohérente. Les valeurs initiales peuvent être indéfinies ou basées sur les contenus de la mémoire existante, ce qui signifie que les éléments du tableau peuvent contenir des données aléatoires ou résiduelles. Notez que, bien que numpy.empty() puisse être utile dans certaines situations pour des raisons de performances, il ne garantit pas que les éléments du tableau auront des valeurs cohérentes ou utiles. Si vous avez besoin de valeurs initiales spécifiques, il est recommandé d'utiliser numpy.zeros() ou numpy.ones(), ou de remplir le tableau avec les valeurs appropriées après l'avoir créé avec numpy.empty().
2. Syntaxe & usage de la méthode
La syntaxe générale de numpy.empty() est la suivante :
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numpy.empty(shape, dtype=optional) |
où :
- shape: est un tuple indiquant la forme (dimensions) du tableau que vous souhaitez créer. Par exemple, (3, 4) crée un tableau avec 3 lignes et 4 colonnes.
- dtype (facultatif): est le type de données que vous voulez pour les éléments du tableau. Si ce paramètre est omis, le type de données par défaut de NumPy sera utilisé.
3. Exemple d'utilisation de la méthode numpy.empty()
Exemple (tableau du type 3x3)
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import numpy as np # Créer un tableau 2D vide de forme (3, 3) empty_array = np.empty((3, 3)) print(empty_array) """ output: [[6.2304207e-307 4.67296746e-307 1.69121096e-306] [9.34609111e-307 1.86921143e-306 1.24610383e-306] [1.69119873e-306 1.37961641e-306 1.60219035e-306]] """ |
Ces valeurs sont des exemples de nombres à virgule flottante proches de zéro. Encore une fois, il est important de comprendre que ces valeurs ne sont pas garanties d'être cohérentes d'une exécution à l'autre et ne sont pas forcément zéro ou vides. Si vous avez besoin d'un tableau avec des valeurs spécifiques ou initialisées, il est recommandé d'utiliser numpy.zeros() ou numpy.ones() selon vos besoins.
Exemple (tableau à une dimension)
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import numpy as np # Créer un tableau 1D vide de taille 5 avec des entiers empty_int_array = np.empty(5, dtype=int) print(empty_int_array) """ output: [4607182418800017408 4607182418800017408 4614256656552045848 4616189618054758404 4616189618054758404] """ |
Younes Derfoufi
CRMEF OUJDA
