Python中空数组的定义及np.shape返回(数字,)是否为空数组的疑问

一、如何定义空数组 #

• 普通Python列表（可作为基础数组使用）：直接用空方括号定义，示例：

  empty_list = []
  

• NumPy空数组：
  • 定义明确类型的空一维数组：

    import numpy as np
    empty_np_array = np.array([], dtype=np.float64)
    

  • 创建指定形状的空数组（注意：np.empty是分配未初始化的内存，并非填充空值）：

    # 一维空数组
    empty_1d = np.empty(shape=(0,))
    # 二维空数组（0行3列）
    empty_2d = np.empty(shape=(0, 3))
    

二、np.shape(data) = (151234,)的含义 #

这个结果绝对不是空数组：

• 形状(N,)表示这是一个一维数组，数组内包含N个元素（这里就是151234个元素）
• 真正的NumPy空数组，其shape应该是(0,)（一维空数组）或者(0, M)（二维空数组，行数为0）
• 你加载的5GB pickle数据集并非空数组，只是它是一维结构而已。如果感觉数据“空”，可能是数组元素本身是None、np.nan这类空值，但数组本身是有元素数量的。你可以通过以下命令验证：
  • 查看总元素数：data.size 或 len(data)
  • 查看前几个元素内容：print(data[:5])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jimbo